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基于分块KLT的多光谱遥感图像低复杂度有损压缩

王平,  陈欣,  粘永健,  许可

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文章导航 > 红外技术  > 2018 >  40(2): 151-157
王平, 陈欣, 粘永健, 许可. 基于分块KLT的多光谱遥感图像低复杂度有损压缩[J]. 红外技术, 2018, 40(2): 151-157.
引用本文: 王平, 陈欣, 粘永健, 许可. 基于分块KLT的多光谱遥感图像低复杂度有损压缩[J]. 红外技术, 2018, 40(2): 151-157.
shu
WANG Ping, CHEN Xin, NIAN Yongjian, XU Ke. Low-Complexity Lossy Compression for Multispectral Remote Sensing Images Based on Block KLT[J]. Infrared Technology , 2018, 40(2): 151-157.
Citation: WANG Ping, CHEN Xin, NIAN Yongjian, XU Ke. Low-Complexity Lossy Compression for Multispectral Remote Sensing Images Based on Block KLT[J]. Infrared Technology , 2018, 40(2): 151-157.
shu

基于分块KLT的多光谱遥感图像低复杂度有损压缩

  • 重庆工程学院,软件与计算机学院,重庆 400056

  • 国防科技大学,电子科学与工程学院,湖南 长沙 410073

  • 国防科学技术大学

基金项目: 国家自然科学基金项目(41201363)%重庆市基础科学与前沿技术项目(cstc2016jcyjA0539)
详细信息

  • 中图分类号: TP751

Low-Complexity Lossy Compression for Multispectral Remote Sensing Images Based on Block KLT

    摘要
  • 摘要: 多光谱图像的有效压缩已经成为遥感领域亟待解决的难题.针对星载多光谱成像仪获取的多光谱图像,提出了一种基于分块KLT(Karhunen-Loève transform, 卡胡南-洛维变换)的低复杂度有损压缩算法.该算法首先对每个波段分别进行空间二维小波变换,以去除多光谱图像的空间相关性;然后将每个波段分成互不重叠且大小相等的图像块,每次仅对相邻两个波段的对应图像块进行谱间KLT变换,以去除谱间相关性;最后对变换后的所有波段进行联合EBCOT(Embedded Block Coding with Optimized Truncation,最优截断的嵌入式块编码)压缩.实验结果表明,该算法的压缩性能优于基于整体KLT的多光谱图像压缩算法,并且具有较低的编码复杂度.
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