[发明专利]基于快速搜寻最优核配置的张量分解截断遥感高光谱图象压缩方法有效
申请号: | 201210218280.4 | 申请日: | 2012-06-28 |
公开(公告)号: | CN102750714A | 公开(公告)日: | 2012-10-24 |
发明(设计)人: | 陈浩;王佳斌;周爽;张晔 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨工业大学 |
主分类号: | G06T9/00 | 分类号: | G06T9/00 |
代理公司: | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人: | 牟永林 |
地址: | 150001 黑龙*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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摘要: | 基于快速搜寻最优核配置的张量分解截断遥感高光谱图象压缩方法,它涉及高光谱图象处理方法。目的是针对目前基于张量分解的压缩方法难以在设定压缩质量和压缩比要求下快速的获得最优的张量核配置的问题,提出了一种基于快速搜寻最优核配置的张量分解截断遥感高光谱图象压缩方法。本发明的步骤为:将高光谱图象做完整Tucker分解;计算光谱维搜索起点,开始迭代搜索,获得光谱维最优配置;然后再微调迭代,获取空间维最优配置;最后截取完整分解结果得到最终压缩结果。本发明可以应用于星载或者地面的高光谱图象压缩,在保证了压缩恢复质量的同时,能够有效减少了压缩算法的计算量。 | ||
搜索关键词: | 基于 快速 搜寻 最优 配置 张量 分解 截断 遥感 光谱 图象 压缩 方法 | ||
【主权项】:
1.基于快速搜寻最优核配置的张量分解截断遥感高光谱图象压缩方法,其特征在于:它的实现步骤如下:步骤一、设定压缩比CRate和评价准则;步骤二、将高光谱图象作为一个张量I×J×K维,I、J、K分别代表空间维一、空间维二、光谱维;当P=I、Q=J和R=K的条件下,对该高光谱图象采用张量Tucker分解的方式进行完整分解,从而获得Tucker完整分解的结果Af,Bf,Cf;其中:P代表张量分解的空间变换维度一,Q代表张量分解的空间变换维度二,R代表张量分解的光谱变换维;其中P×Q×R维,是分解得到的核张量,Af、Bf、Cf分别是由特征向量按列排列而成的正交模式矩阵,分别是I×P维、J×Q维、K×R维;步骤三:根据步骤一所设定的压缩比CRate,分别建立压缩比CRate和高光谱图像原始的三个维度空间维一I、空间维二J、光谱维K和张量分解的三个维度空间变换维度一P、空间变换维度二Q、光谱变换维R的关系公式:步骤三一、根据压缩比CRate得:由于P≤I,Q≤J,于是获得光谱维搜索起点Rmin:其中表示向上取整, (15)同时记r=Rmin,其中r是整数变量,r≥1 (16)步骤三二、将压缩比CRate带入公式获得:解方程(18)得P和Q的表达式分别为公式(19)和公式(20):步骤四:将r带入步骤三二所得的P和Q的表达式(19)和(20)计算得到P和Q,然后执行步骤五;步骤五:根据步骤一所设定的评价标准,计算步骤六:若时,则,执行步骤七,否则,将r=r+1后执行步骤四;步骤七:得到光谱维度R的最优配置Rbest=r-1;步骤八:将R=Rbest带入步骤三二中的公式(19)和公式(20),计算得到光谱维度的微调初值P0和Q0,即P=P0和Q=Q0,并设i=1、N1i=0、N2i=0,其中i为整数变量,其中N1i为正实数变量,其中N2i为正实数变量;步骤九:计算: Pi=P0+i-1 (22)和后,执行步骤十;其中Pi为以i为自变量的整数变量,Qi为以i为自变量的整数变量,[]表示取整;步骤十:若N1i≤N1i-1,则,记P+=Pi-1,M1=N1i-1,i=1后执行步骤十一,否则,将i=i+1后执行步骤九;其中P+、M1分别代表实数变量;步骤十一:计算:和后,执行步骤十二;步骤十二:如果N2i≤N2i-1,将P-=Pi-1,M2=N2i-1,执行步骤十三,否则将i=i+1后执行步骤十一; 其中P-、M2分别代表实数变量;步骤十三:如果M1≥M2,得到P这个维度方向上的最优配置Pbest=P+,否则得到Pbest=P-;然后执行步骤十四;步骤十四:计算得到Q这个维度方向上的最优配置步骤十五:按式AT=Af(:,1:P) (28)BT=Bf(:,1:Q)CT=Cf(:,1:R)以(Pbest,Qbest,Rbest)截取步骤一张量Tucker完整分解结果Af,Bf,Cf,得到最终压缩结果AT,BT,CT:AT=Af(:,1:Pbest) (29)BT=Bf(:,1:Qbest)CT=Cf(:,1:Rbest)。
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