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基于分类离散余弦变换的高光谱图像有损压缩方法

3542018/08/09
咨询成果 发布成果
基本信息
  • 成果类型 高等院校
  • 委托机构 西安电子科技大学
  • 成果持有方 西安电子科技大学
  • 行业领域 数据分析处理
  • 项目名称 基于分类离散余弦变换的高光谱图像有损压缩方法
  • 知识产权 发明专利
  • 成果成熟度
  • 项目简介 本发明公开了一种基于分类离散余弦变换的高光谱图像有损压缩方法，主要解决现有技术在谱间变换时未考虑光谱矢量相关性，导致压缩去相关不彻底，压缩效果差的问题。其实现步骤是：1)对高光谱图像进行空间二维小波变换；2)利用基于光谱矢量特性的分类算法对空间小波变换系数构成的光谱矢量进行分类，得到分类图，并根据分类图对每一类光谱矢量减去该类的均值矢量，得到残差矢量；3)利用谱间一维DCT变换对残差矢量进行变换，得到三维变换系数；4)将三维变换系数进行编码，得到码率精确可控的压缩码流。本发明充分利用高光谱图像光谱间的统计特性，使去相关更彻底，在同等码率下获得更好的压缩性能，可用于高光谱数据处理及传输。
交易信息
  • 意向交易额 面议
  • 挂牌时间 2018/03/23
  • 委托机构 西安电子科技大学
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