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| 基于切片映射张量分析的高光谱图像压缩 | |
| 摘 要： | 高光谱图像拥有着巨大的数据量,给数据的存储和传输带来了巨大的压力,因此高光谱图像的有效压缩具有重要的实际意义.基于在传统的Tucker张量分解方法,提出一种基于切片映射的张量分解方法,并将其用于高光谱图像的压缩.该方法不仅消除了高光谱图像波段间的谱间冗余,还消除了每个波段上的空间冗余.所提议方法的最大特点是对传统的高光谱图像数据张量逼近方法进行了GLRAM算法三维推广的改进,使其计算复杂度显著减小,从而有效缩短了高光谱图像的压缩时间.同时,在一定的压缩比的情况下,通过所提议的方法可以查询找到一个最佳的核心张量的维度——(K_1,K_2,K_3),使其信噪比达到最大.真实高光谱数据的实验结果表明,所提议的算法较现有方法表现出了更好的压缩效果,并且具有很高的信噪比. |
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