| 干涉高光谱图像的主分调制预测无损压缩 |
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| 引用本文： | 李进,金龙旭,吕增明,韩双丽,武奕楝,郝贤鹏,张然峰.干涉高光谱图像的主分调制预测无损压缩[J].重庆大学学报(自然科学版),2013,36(12):28-35. |
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| 作者姓名： | 李进 金龙旭 吕增明 韩双丽 武奕楝 郝贤鹏 张然峰 |
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| 作者单位： | 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所，吉林 长春 130033；中国科学院大学，北京 100039;中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所，吉林 长春 130033;中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所，吉林 长春 130033;中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所，吉林 长春 130033;中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所，吉林 长春 130033;中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所，吉林 长春 130033;中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所，吉林 长春 130033 |
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| 基金项目： | 吉林省科技发展计划资助项目(20126016) |
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| 摘 要： | 提出一种基于主分调制预测的高光谱图像无损压缩算法。将干涉高光谱图像分为空间方向和光程差方向,空间方向采用主分量预测算法来去除帧间冗余;光程差方向采用调制分量预测算法来去除谱间冗余。主分量预测采用两步预测算法,第一步采用四阶预测器得到预测参考值,第二步采用8级查找表搜索预测算法得到实际预测值,然后将参考预测值和实际预测值进行比较得出最后的预测值。调制分量预测采用线性预测得到调制预测帧。最后,根据主分预测帧和调制预测帧得到最终预测帧,从而得出残差帧,利用残差帧进行熵编码。实验结果表明,文中算法的平均压缩码率达到3.05bpp,与传统高光谱图像无损压缩算法比较,平均压缩码率提高了0.14~2.94bpp,有效地提高了干涉高光谱图像无损压缩码率。
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| 关 键 词： | 干涉高光谱图像 无损压缩 主分量预测 调制分量预测 8级查找表 |
Lossless compression of hyper-spectral interference image based on principal-modulated prediction |
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| LI Jin,JIN Longxu,Lv Zengming,Han Shuangli,WU Yinan,HAO Xianpeng and ZHANG Ranfeng.Lossless compression of hyper-spectral interference image based on principal-modulated prediction[J].Journal of Chongqing University(Natural Science Edition),2013,36(12):28-35. |
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| Authors: | LI Jin JIN Longxu Lv Zengming Han Shuangli WU Yinan HAO Xianpeng and ZHANG Ranfeng |
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| Affiliation: | LI Jin;JIN Longxu;Lü Zengming;HAN Shuangli;WU Yinan;HAO Xianpeng;ZHANG Ranfeng;Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,Chinese Academy of Sciences;University of Chinese Academy of Sciences; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | hyper-spectral interference image lossless compression principal component prediction modulated component prediction 8-level lookup tables' prediction |
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