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一种基于主元分析和整数小波变换的超光谱图像压缩新方法
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文件大小: 2mb
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上传时间: 2021-02-26
详细说明：提出一种基于保留最佳主成分的主元分析法(PCA)和整数小波变换相结合的超光谱图像压缩新方法, PCA能够有效地消除超光谱图像的谱间相关性, 而整数小波变换在去除空间相关性方面具有长处。对超光谱图像的空间进行等份分割, 进行PCA和小波变换编码, 能够有效地减少运行时间, 通过建立压缩比与保留主成分(PC)个数之间的非线性关系模型, 快速求出任意压缩比下保留PC的最佳个数。通过对AVIRIS光谱成像仪和研制的超光谱成像仪的光谱图像压缩分析表明, 这种改进的主元分析和整数小波变换相结合的算法在压缩效果和运行速度方面有明显提高, 更易于硬件实现。
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