基于預(yù)測的高光譜及極光光譜圖像無損壓縮

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1、基于預(yù)測的高光譜及極光光譜圖像無損壓縮作者姓名任改玲導(dǎo)師姓名、職稱吳家驥教授一級學(xué)科電子科學(xué)與技術(shù)二級學(xué)科電路與系統(tǒng)申請學(xué)位類別工學(xué)碩士提交學(xué)位論文日期2014年11月學(xué)校代碼10701學(xué)號1202120865分類TN82號TP75密級公開西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文基于預(yù)測的高光譜及極光光譜圖像無損壓縮作者姓名:任改玲一級學(xué)科:電子科學(xué)與技術(shù)二級學(xué)科:電路與系統(tǒng)學(xué)位類別:工學(xué)碩士指導(dǎo)教師姓名、職稱:吳家驥教授提交日期:2014年11月Predicted-basedLosslessCompress

2、ionofHyperspectralImagesandAuroraSpectralImagesAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsofthedegreeofMasterinElectronicScienceandTechnologyByRenGailingSupervisor:Prof.WuJiajiNovember2014西安電子科技大學(xué)學(xué)位論文獨創(chuàng)性(或創(chuàng)新性)聲明秉承學(xué)校嚴謹?shù)膶W(xué)風(fēng)和優(yōu)良

3、的科學(xué)道德,本人聲明所呈交的論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知,除了文中特別加以標注和致謝中所羅列的內(nèi)容以外,論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果;也不包含為獲得西安電子科技大學(xué)或其它教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。學(xué)位論文若有不實之處,本人承擔(dān)一切法律責(zé)任。本人簽名:日期:西安電子科技大學(xué)關(guān)于論文使用授權(quán)的說明本人完全了解西安電子科技大學(xué)有關(guān)保留和使用學(xué)位論文的規(guī)定,即:研究

4、生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識產(chǎn)權(quán)單位屬于西安電子科技大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留送交論文的復(fù)印件,允許查閱、借閱論文;學(xué)校可以公布論文的全部或部分內(nèi)容,允許采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存論文。同時本人保證,獲得學(xué)位后結(jié)合學(xué)位論文研究成果撰寫的文章,署名單位為西安電子科技大學(xué)。保密的學(xué)位論文在年解密后適用本授權(quán)書。本人簽名:導(dǎo)師簽名:日期:日期:摘要摘要自20世紀80年代以來,高光譜遙感技術(shù)得到了迅猛發(fā)展,它將確定地物性質(zhì)的光譜信息與反應(yīng)空間信息的二維圖像合為一體,形成了一種三維立體數(shù)據(jù)。隨著高光譜技術(shù)

5、向高空間分辨率與高光譜分辨率的方向不斷發(fā)展,成像光譜儀所獲取的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)增加,鑒于高光譜數(shù)據(jù)高昂的獲取、傳輸及保存代價,如何高效地對高光譜數(shù)據(jù)進行無損壓縮顯得尤為重要。本文首先介紹了高光譜遙感技術(shù)以及高光譜圖像與極光光譜圖像的壓縮研究現(xiàn)狀和意義,通過對高光譜圖像特點的分析及經(jīng)典預(yù)測算法-同類多波段譜間預(yù)測算法(C-DPCM算法)的研究,提出了自適應(yīng)去除局部異常值的方法以提高C-DPCM算法的壓縮效果,實驗結(jié)果顯示去除局部異常譜線的方法能夠在C-DPCM算法的基礎(chǔ)上明顯提高無損壓縮效果。接著又對新

6、型的極光光譜數(shù)據(jù)進行研究,從開始的JPEG-LS無損壓縮算法到結(jié)合幀間預(yù)測的三維JPEG-LS算法,最后結(jié)合極光光譜數(shù)據(jù)的特點提出了基于遞推回歸的南極中山站極光光譜圖像無損壓縮算法。論文的主要研究成果如下:(1)本文通過介紹基于預(yù)測方法的高光譜圖像無損壓縮基本知識,在第三章提出了一種自適應(yīng)去除局部異常值的多波段譜間預(yù)測算法。該算法采用兩次回歸訓(xùn)練的方式,在C-DPCM算法的基礎(chǔ)上添加了自適應(yīng)去除局部異常譜線的功能。在第一次回歸訓(xùn)練時,使用對每一類每個波段所有譜線線性回歸訓(xùn)練得到的預(yù)測系數(shù)預(yù)測所有像

7、素值,然后求得預(yù)測誤差并從大到小排序。自適應(yīng)地采用相鄰誤差的最大值差值為分界點,預(yù)測誤差大于最大差值的對應(yīng)的是局部異常譜線,反之是非局部異常譜線。然后用剔除局部異常譜線后的剩余譜線進行第二次回歸訓(xùn)練。實驗結(jié)果表明,該算法較C-DPCM算法壓縮效果有明顯提高。(2)本文第四章提出了基于JPEG-LS的極光光譜圖像無損壓縮算法?;诿恳粠臉O光光譜圖像可以看做一幅二維圖像,成功地將JPEG-LS的核心算法LOCO-I應(yīng)用其中,且該經(jīng)典算法較傳統(tǒng)的RAR壓縮和ZIP壓縮的效果有明顯提高。接著考慮到,連續(xù)

8、的極光光譜圖像作為一種時間序列必然存在幀與幀之間的時間相關(guān)性,因此提出三維的JPEG-LS幀間預(yù)測方法,通過對LOCO-I算法的修正,將幀間相關(guān)性應(yīng)用到預(yù)測中。最終的實驗結(jié)果顯示,利用幀間相關(guān)性的三維JPEG-LS算法較二維JPEG-LS算法在壓縮性能上有所提高。(3)本文最后結(jié)合極光光譜數(shù)據(jù)的特點提出了一種基于遞推回歸的南極中山站極光光譜圖像無損壓縮算法。該算法鑒于極光光譜圖像波段多,一般線性回歸算法中的預(yù)測階數(shù)增加將會導(dǎo)致邊信息占總信息比例急速增大,采用遞推回歸預(yù)測I西安電子科

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