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J-GLOBAL ID：201302237097512463   整理番号：13A0506639

内容物に基づく超分光画像の無損失圧縮

Lossless compression of hyperspectral images based on contents

著者 (4件)： Tang Yi (Coll. of Electronic Sci. and Engineering,National Univ. of Defense Technol., Changsha) ,  Xin Qin (Coll. of Electronic Sci. and Engineering,National Univ. of Defense Technol., Changsha) ,  Li Gang (Coll. of Electronic Sci. and Engineering,National Univ. of Defense Technol., Changsha) ,  Wan Jianwei (Coll. of Electronic Sci. and Engineering,National Univ. of Defense Technol., Changsha)
資料名： Guangxue Jingmi Gongcheng  (Guangxue Jingmi Gongcheng)
巻： 20  号： 3  ページ： 668-674  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2090A  ISSN： 1004-924X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 内容物に基づく無損失圧縮アルゴリズムを超分光画像のために提案した。適応型の帯域選択アルゴリズムを超分光画像の次元を低減するために紹介し,C方式アルゴリズムを非統轄次元縮退による分光ベクターを分類するために使用した。次に,予測オーダリングを決定するために逆単調オーダリング手法を採用し,超分光画像を近接帯域間の相関に順応してグループに分割した。そして,多重帯域線形予測計画を同一級の分光冗長度の除去のために使用した。各級において,級内の部分画素を最適予測係数を得るために選択し,予測誤差をJPEG-LS規格によって無損失圧縮した。実験を空中可能/赤外線画像分光計(AVIRIS)と操作モジュラ型画像分光計(OMIS)によって取得した超分光画像のために実施した。実験結果から,提案アルゴリズムの平均圧縮率は分級予測なしで上記アルゴリズムと比較して,それぞれ約0.11と0.7向上させることができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *スペクトル画像 ,  *データ圧縮 ,  アルゴリズム ,  スペクトロメータ ,  赤外線画像 ,  分光計 ,  予測誤差 ,  JPEG
準シソーラス用語： *分光画像 ,  *無損失圧縮 ,  オーダリング ,  AVIRIS ,  画像分光計

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 内容物 ,  分光画像 ,  無損失圧縮