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ZHANG Xubing YU Xin 《测绘科技情报》2008,(1)
针对MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)影像数据海量并具有重要研究价值的特点,研究MODIS影像的无损压缩算法。采用最佳线性预测方法,通过波段相关性排序确定波段最优预测顺序,并自适应计算"预测波段"与"当前波段"的二阶最佳预测器系数,减少谱间冗余;以多级树集合分裂树(Set Partitioning In Hierarchical Trees,SPIHT)编码算法降低谱内相关。为确保无损压缩,对线性预测系数进行最佳逼近取整操作,并采用基于提升格式的D5/3整数小波变换。实验结果表明本文提出的算法在压缩比上性能较3DSPIHT等算法突出。 相似文献
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提出了一种基于图像恢复技术的遥感图像压缩技术,在提高遥感图像压缩比的同时,使压缩后的重建图像质量达到准无损的技术要求。对SRTF、TM图像的试验结果表明,该技术是可行的。 相似文献
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使用标准无损图象压缩技术，能满足空间相关的需要．当处理多光谱函象数据时，在光谱相关方面也取得了少许进步．在本文中，我们提供一些新的无损压缩技术。它以简单和精巧的方式获取的光谱相关同空间相关同样地好．这些方法是基于构造树概念，它将图象划分为没有因果关系的构造模型．我们提供出自适应还原技术和自适应压缩技术。然后，又给出了相似于自适应还原技术的有效的计算方法．模拟成果说明，对于高分辨率多光谱图象，使用多光谱相关以及空间相关能有效地节省存储空间。还有，为此所付出的代价是很小的。 相似文献
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分析了HRIS光谱图像帧序列的相关性 ,并针对这一特性 ,提出了利用D2 PCM方法 ,降低光谱图像序列的谱相关和空间相关 ,减少图像中的冗余 ,从而实现光谱图像的压缩。该方法提高了压缩比和压缩效率 ,算法运算量小 ,快速。 相似文献
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基于分类K—L变换的多波段遥感图像近无损压缩方法 总被引：4，自引：0，他引：4
去除空间和谱间相关性是多波段遥感图像压缩中的重要环节，为了得到更好的去相关效果，将矢量量化方法引入多波段遥感图像压缩中，以去除对应同一地物的波段矢量间的相关性，再通过分类K－L变换去除量化误差图像的变间相关性，对K－L变换后的特征图像采用预测树的方法进一步去除谱间结构相关性和空间相关性，实验结果表明，该方法可以取得很好的压缩效果。 相似文献
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基于图像压缩理论,对有损压缩和无损压缩的相关理论与方法进行了深入研究。在此基础上,采用有损压缩、无损压缩、小波变换以及小波工具箱对图像进行分析,主要有图像大小、清晰度、恢复系数以及能量比等;并对结果进行分析与比较。结果表明,无损压缩对图像压缩后数据失真少,图像比较清晰。 相似文献
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