基于稀疏张量分解的高光谱图像压缩  

作　　者：潘悦 靳展[1] 石翠萍[1] 滕晓雪 井贺然 姜雪 程海燕 

机构地区：[1]齐齐哈尔大学通信与电子工程学院,黑龙江齐齐哈尔161000

出　　处：《科学技术创新》2019年第4期15-17,共3页Scientific and Technological Innovation

基　　金：2018年黑龙江省大学生创新创业训练计划资助项目(201810232076);国家自然科学基金青年基金(41701479);黑龙江省科学基金项目(QC2018045);黑龙江省省属高等学校基本科研业务费科研项目(项目号:135309342)

摘　　要：针对高光谱图像带来的大量数据存储和传输的问题,本文提出了一种基于稀疏张量分解的高光谱图像压缩方法。首先,将高光谱图像作为三阶张量进行分析。其次,通过核心张量和压缩比的关系进行张量分解。最后,对数据进行稀疏编码处理。实验结果证明本文方法相对于现有方法来说,重构图像可以获得更高的信噪比,压缩时间更短,具有更好的压缩效果。Aiming at the problem of large amount of data storage and transmission caused by hyperspectral images, a method of hyperspectral image compression based on sparse tensor decomposition is proposed in this paper. Firstly, hyperspectral images are analyzed as third-order tensors. Secondly, tensor decomposition is carried out through the relation between core tensor and compression ratio. Finally, sparse coding is performed for the data. Experimental results show that compared with the existing methods, the proposed method can achieve higher SNR, shorter compression time and better compression effect.

关 键 词：张量分解 高光谱图像压缩 稀疏 

分 类 号：TP751[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]