本文選題：超光譜 + 圖像壓縮��； 參考：《武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版)》2017年02期

【摘要】：超光譜圖像在常規(guī)的二維圖像中加入了光譜維度,具有更大的信息量的同時(shí)也帶來(lái)了較大的光譜冗余性,這給圖像壓縮帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。提出了一種基于張量分解的超光譜圖像降秩與壓縮方法,將超光譜圖像視為三階張量數(shù)據(jù)表示,并使用張量分解技術(shù)將原始觀測(cè)張量分解為核張量與多個(gè)投影矩陣的乘積形式。這樣,超光譜圖像被壓縮為了低秩張量,它可以通過(guò)張量反投影進(jìn)行圖像重構(gòu)。實(shí)驗(yàn)證明張量分解技術(shù)能夠?qū)⒊庾V圖像壓縮到很低的比率,同時(shí)保持較低的重構(gòu)相對(duì)誤差。
[Abstract]:Hyperspectral images have added spectral dimension to conventional two-dimensional images, which not only has more information but also brings greater spectral redundancy, which brings a new challenge to image compression. A method of reducing rank and compression of hyperspectral image based on Zhang Liang decomposition is proposed. The hyperspectral image is treated as a third-order Zhang Liang data representation, and the original observed Zhang Liang is decomposed into the product form of kernel Zhang Liang and multiple projection matrices by using Zhang Liang decomposition technique. In this way, hyperspectral images are compressed to low rank Zhang Liang, which can be reconstructed by Zhang Liang backprojection. Experimental results show that the Zhang Liang decomposition technique can compress hyperspectral images to a very low ratio, while maintaining a low relative error of reconstruction.
【作者單位】： 武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：湖北省自然科學(xué)基金(2014CFB711) 地理空間信息工程國(guó)家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金(201410) 對(duì)地觀測(cè)技術(shù)國(guó)家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金(K201503)~~
【分類號(hào)】：TP391.41

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