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针对一般超光谱遥感图像的压缩方法无法同时实现图像信息缩减和图像完整性的问题,提出一种机器学习理论的超光谱遥感图像无损压缩方法。利用机器学习中的聚类算法进行第一次压缩,减少超光谱遥感图像中的冗余波段光谱,并降低图像维度;再利用机器学习中的人工神经网络进行第二次压缩,将不同图像子块送入不同压缩率的神经元当中,通过隐含层自主完成图像压缩编码。通过与四种一般压缩方法的对比验证,本方法图像压缩后,图像压缩率更小,图像分辨率和信息熵更高,既有效地减少了图像信息量,能够保留有效关键信息,达到了图像信息缩减和图像完整性的双重目标。 相似文献
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数据压缩技术就是将较大的数据量压缩为最少的数码,从而更加便捷地表示信号,可以用于数字通信、存储、多媒体娱乐等方面。采用数据压缩技术提升信号传输效率,现有通信干线利用该技术不仅可以并行更多多媒体业务,还可以将数据存储量紧缩,使发信机功率降低,让多媒体移动通信系统更加稳定便捷。数据压缩并不是一种新技术、新思路,该方法的种类有很多,但大部分都缺少适用性。数据压缩研究主要分为两个发展方向,一个数学家研究,以建立信源和数据压缩数学模型为主;另一个是工程技术人员研究,主要构建可以实现数据压缩功能的系统。文章主要介绍了数据压缩技术的发展,阐述了LZSSB算法在数字信号处理中的应用,希望能为数据压缩技术的推广提供参考。 相似文献