基于组低秩表示的迭代高光谱图像无损压缩方法
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基于组低秩表示的迭代高光谱图像无损压缩方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开了一种基于组低秩表示的迭代高光谱图像无损压缩方法,解决了传统压缩方法忽略了图像空间的相关性,聚类结果不稳定,模块之间无联系的问题。实现步骤包括:定义光谱角相似性度量方法;对原始图像粗略聚类;低秩表示求解粗略聚类块系数矩阵;对系数矩阵再聚类得到初始聚类结果;对初始聚类结果迭代优化得到最终聚类块的预测系数与预测残差;接着进行熵编码,得到待传输的码流文件;熵解码后在解码端对码流文件解压缩,得到无损压缩后的高光谱图像。本发明定义光谱角相关性度量方法,增加对空间相关性的利用;低秩表示与子空间聚类相结合,增加聚类结果稳定性;通过迭代优化关联各个模块,增加了结果压缩比。应用于影像压缩领域。
本发明公开了一种基于组低秩表示的迭代高光谱图像无损压缩方法,解决了传统压缩方法忽略了图像空间的相关性,聚类结果不稳定,模块之间无联系的问题。实现步骤包括:定义光谱角相似性度量方法;对原始图像粗略聚类;低秩表示求解粗略聚类块系数矩阵;对系数矩阵再聚类得到初始聚类结果;对初始聚类结果迭代优化得到最终聚类块的预测系数与预测残差;接着进行熵编码,得到待传输的码流文件;熵解码后在解码端对码流文件解压缩,得到无损压缩后的高光谱图像。本发明定义光谱角相关性度量方法,增加对空间相关性的利用;低秩表示与子空间聚类相结合,增加聚类结果稳定性;通过迭代优化关联各个模块,增加了结果压缩比。应用于影像压缩领域。
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