[发明专利]基于谱相关性自适应分组高光谱图像分布式联合压缩方法有效
申请号: | 201710247646.3 | 申请日: | 2017-04-17 |
公开(公告)号: | CN107133992B | 公开(公告)日: | 2019-07-12 |
发明(设计)人: | 郎俊;安继成;邓立暖;葛峰 | 申请(专利权)人: | 东北大学 |
主分类号: | G06T9/00 | 分类号: | G06T9/00 |
代理公司: | 沈阳优普达知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 21234 | 代理人: | 李晓光 |
地址: | 110819 辽宁*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | 本发明涉及一种基于谱相关性自适应分组高光谱图像分布式联合压缩方法,根据高光谱图像各波段间谱相关性的强弱进行自适应分组;每组内选出各波段中与其他波段相干性最强的波段为参考波段,组内其他波段为非参考波段;参考波段与非参考波段做差分操作获得更稀疏的残差图像,对参考波段图像做哈夫曼无损编码;解码段,对残差图像做分布式压缩编码;对残差图像联合重构,进而重构出非参考波段图像,将重构的参考波段图像和非参考波段图像相结合得到整个高光谱数据。本发明将相关性强的波段分到一组,提高了精确度,为后续分布式压缩取得更好的效果提供了保障,利用分布式压缩感知算法进行联合编码,减少了算法的计算量,能取得很好的压缩效果。 | ||
搜索关键词: | 基于 相关性 自适应 分组 光谱 图像 分布式 联合 压缩 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于谱相关性自适应分组高光谱图像分布式联合压缩方法,其特征在于包括以下步骤:1)对高光谱图像各波段进行相关性分析,根据各波段间谱相关性的强弱进行自适应分组;2)对每组内波段的相关性强弱进行比较,通过最小二乘法选出各波段中与其他波段相干性最强的波段作为参考波段,组内其他波段为非参考波段;3)通过参考波段与非参考波段做差分操作获得更稀疏的残差图像,对参考波段图像做哈夫曼无损编码,对残差图像做分布式压缩编码;4)利用哈夫曼解码恢复出参考波段的图像,参考波段的图像作为分布式压缩感知的先验条件,进而对残差图像进行联合重构,将重构的参考波段图像和残差图像相加得到非参考波段图像,将重构的参考波段图像和非参考波段图像相结合得到整个高光谱数据;根据各波段间谱相关性的强弱进行自适应分组,包括以下步骤:11)每个波段和它相邻波段的相关系数rk(m):其中,rk(m)是第k波段的向量xk中的第m元素:是第k个波段图像中所有像素的平均值,S为像素个数;12)如果rk(m)>R,R为预先设定的一个阈值,则将波段k和(k+1)分到同一个子集n中,否则将k分到子集(n+1)中;13)计算每个子集中波段的个数;如果子集中只有一个波段,对这个波段采用哈夫曼无损压缩编码,否则采用分组将子集中的波段分成若干组,设定每个分组的波段个数为L,那么:如果子集中的波段的个数小于L,将整个子集作为一个组;否则将L个相邻的波段分到一个组中,当最后一个组的个数小于L时,将最后一个组的和倒数第二个组合并为一组。
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