一种基于自适应预测的高光谱图像近无损压缩方法  

Near-lossless Compression of Hyperspectral Image Based on Adaptive Prediction

作　　者：王晋[1] 张晓玲[1] 柴焱[1] 沈兰荪[1] 

机构地区：[1]北京工业大学信号与信息处理研究室,北京100022

出　　处：《计算机应用研究》2007年第5期305-307,共3页Application Research of Computers

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60472036;90304001);北京市自然科学基金资助项目(4032008;4052007);北京市教委科技发展计划重点项目(KZ200310005004;KM200410005022)

摘　　要：提出一种高光谱图像的近无损压缩方法。首先使用三维自适应预测有效地去除高光谱图像的空间和谱间相关性;然后对预测误差进行量化,以进一步降低编码率。实验结果表明,该方法能在控制重建误差的前提下显著地降低了比特率。A near-lossless compression algorithm was presented, First, 3D adaptive prediction was introduced in to remove spatial and spectral redundancies efficiently. Then prediction errors were quantized properly to reduce coding rate further. Experiments show that this method can reduce bit-rate distinctly while reconstruction error can be controlled.

关 键 词：高光谱图像 近无损压缩 量化 三维自适应预测 

分 类 号：TP751.1[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]