| 一种基于神经网络模型的遥感图像的快速无损压缩方法 |
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| 引用本文： | 张晓玲,毋立芳,沈兰荪.一种基于神经网络模型的遥感图像的快速无损压缩方法[J].数据采集与处理,2001,16(Z1):144-147. |
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| 作者姓名： | 张晓玲 毋立芳 沈兰荪 |
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| 作者单位： | 北京工业大学信号与信息处理研究室, |
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| 基金项目： | 国防预研基金(编号:98J20.0.0.QT0101)资助项目. |
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| 摘 要： | 感知器是一种分层的神经网络模型,具有自适应自学习的能力.本文提出一种基于感知器模型的自适应预测的遥感图像无损压缩方法,编码时,先对当前像素进行自适应预测,然后采用快速有效的Rice编码器对误差图像编码.以TM遥感数据为实验对象,实验结果表明,该方法能够有效地去除遥感图像的空间及谱间相关性,压缩效率明显优于基于算术编码的JPEG最优无失真模式;与LOCO-I算法相比,三维预测的平均压缩比和编解码速度也有较大的提高.
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| 关 键 词： | 神经网络 无损压缩 遥感图像 Rice编码 |
| 修稿时间： | 2000年12月28 |
A Fast Lossless Compression Algorithm for Remote Sensing Image Based on Neural Networks |
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