[发明专利]一种基于深度学习网络的激光光谱图像压缩方法及系统有效
| 申请号： | 202010714957.8 | 申请日： | 2020-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN111770344B | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 蒋媛 | 申请（专利权）人： | 陕西理工大学 |
| 主分类号： | H04N19/50 | 分类号： | H04N19/50;H04N19/182;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 崔玥 |
| 地址： | 723001 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习网络的激光光谱图像压缩方法及系统。该方法包括：获取待压缩激光光谱图像；采用DPCM预测算法消除所述待压缩激光光谱图像的谱间冗余，得到第一光谱图像；采用SPIHT算法消除所述第一光谱图像中的空间冗余，得到第二光谱图像；采用训练好的卷积神经网络对所述第二光谱图像进行压缩，得到压缩图像。与传统的方法相比，本发明提供的方法的编码增益状态更佳，且图像压缩效率较高，能够有效对激光光谱图像进行压缩，具有较高的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 网络 激光 光谱 图像 压缩 方法 系统 | ||
【主权项】：
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