文件名称：基于线性光谱混合理论的高光谱图像压缩 (2010年)
文件大小：288KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-05 17:03:22
自然科学 论文
为了以较小的压缩误差为代价解决高效压缩高光谱数据的难题，提出基于线性光谱混合理论的星上高光谱图像压缩算法。利用顶点成分分析求高光谱图像的端元向量，并根据信道容量选择端元数；基于线性光谱混合模型求各像元对应于端元向量的丰度值；用JPEG2000对端元向量和丰度值矩阵进行无损压缩。对AVIRIS高光谱图像的仿真结果表明：压缩比为80：1时，原始光谱与解压缩重构光谱最大相对误差小于2.7%，最大光谱角余弦误差小于0.00023，压缩性能优于现有算法；算法还能有效地抑制原始图像中的随机噪声。