徐大卫
- 作品数：3 被引量：14H指数：2
- 供职机构：中国科学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 多尺度字典学习的高光谱图像压缩算法被引量：3
- 2015年
- 结合小波变换及字典学习提出了一种针对高光谱图像的压缩算法。该算法首先通过小波变换构建多尺度样本集,在小波域使用K-均值奇异值分解(K-SVD)方法学习得到原子尺寸不同的多尺度字典,然后在稀疏表示的过程中,定义一个原子使用频次筛选因子,通过统计局部最优波段稀疏表示时原子使用情况,结合筛选因子对字典原子进行优化筛选,使用精简后的字典对其余波段进行稀疏求解,最后针对不同尺度的表示系数采用自适应的量化编码。实验结果表明,与目前常用的3D-SPIHT和其他的多尺度字典学习算法相比,本文算法在中低比特率下,具有更好的重建性能。
- 徐大卫张荣吴倩
- 关键词：图像压缩高光谱图像小波变换
- 基于字典学习的高光谱图像压缩算法研究
- 高光谱遥感图像通过不同波长的电磁波对相同的物体进行反射成像获得，高光谱遥感图像一般由几百个波段构成，含有大量精细的光谱信息，是地面监测的一种重要手段，在供水评估、资源勘测以及军事侦察方面起着非常关键的作用。但是，高光谱遥...
- 徐大卫
- 关键词：高光谱遥感图像图像压缩小波变换字典学习
- 文献传递
- 基于稀疏表示的高光谱数据压缩算法被引量：11
- 2015年
- 如何降低高光谱图像大规模数据的存储和传输代价一直是学者们关心的问题。该文提出一种基于稀疏表示的高光谱数据压缩算法,通过一种波段选择算法构造训练样本集合,利用训练得到的基函数字典对高光谱数据所有波段进行稀疏编码,并对表示结果中非零元素的位置和数值进行量化和熵编码,从而实现高光谱图像压缩。实验结果表明该文算法与3维小波相比具有更好的非线性逼近性能,其率失真性能明显优于3D-SPIHT,并且在光谱信息保留上具有巨大的优势。
- 吴倩张荣徐大卫
- 关键词：图像处理数据压缩高光谱遥感
