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自适应提升小波在干涉高光谱压缩中的应用

本站小编 哈尔滨工业大学/2019-10-24

自适应提升小波在干涉高光谱压缩中的应用

温佳1,2, 马彩文2, 赵军锁1, 王彩玲3

(1.中国科学院 软件研究所天基综合信息系统重点实验室, 100190 北京; 2.中国科学院 西安光学精密机械研究所, 710119 西安; 3.西安石油大学 计算机学院, 710065 西安)



摘要:

为了更好地提高干涉高光谱图像的压缩性能,针对干涉成像光谱仪的成像原理,提出了一种自适应方向预测提升小波变换的方法,在帧序列方向的提升小波变换中,以自适应方向获得最佳预测值,并且改变传统三维提升小波的变换顺序,消除大部分干涉条纹冗余,大量实验证明本文方法得到的高频子带小波系数相对于传统方法在指定码率的情况下重构图像可以获得更高的信噪比,恢复的光谱曲线具有更小的均方误差.

关键词:  干涉高光谱  LASIS  光谱压缩  提升小波变换

DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2014.07.019

分类号:TP731

基金项目:国家自然科学基金资助项目(41301382).



An adaptive wavelet transformation used on interference hyperspectral image compression

WEN Jia1,2,MA Caiwen2,ZHAO Junsuo1,WANG Cailing3

(1. Science and Technology on Integrated Information System Laboratory,Institute of Software, Chinese Academy of Sciences, 100190 Beijing, China; 2. Xi′an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, 710119 Xi′an, China;3. School of Computer Science, Xi′an Shiyou University, 710065 Xi′an, China)

Abstract:

To get better performance of interference hyperspectral image compression, according to the imaging principle ofinterference hyperspectral image, we propose an adaptive direction prediction wavelet transform forLWT (Lifting Wavelet Transformation),to get the best predicted values through adaptive direction in the LWT on the frame direction, and change the order of the traditional wavelet transform.The experiment results prove that the proposed method can get higher SNR at the same bpppb compared with the traditional method, and can get smaller MSE in the recovered spectral curve.

Key words:  interference hyperspectral image  LASIS  spectrum compression  lifting wavelet transformation


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