[1]宋世刚 粘永健 李纲.面向目标检测的高光谱图像压缩技术[J].计算机技术与发展,2009,(11):1-3.
　SONG Shi-gang,NIAN Yong-jian,LI Gang.Hyperspectral Image Compression Employing Target Detection[J].,2009,(11):1-3.
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面向目标检测的高光谱图像压缩技术()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2009年11期
页码:
1-3
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Hyperspectral Image Compression Employing Target Detection
文章编号:
1673-629X（2009）11-0001-03
作者:
宋世刚1 粘永健2 李纲2
[1]国防科技大学信息系统与管理学院[2]国防科技大学电子科学工程学院
Author(s):
SONG Shi-gang;  NIAN Yong-jian;  LI Gang
[1]College of Information System and Management, National Univ. of Defense Techn[2]College of Electronic Science and Engineering, National Univ. of Defense Techn.
关键词:
高光谱图像; 有损压缩; 主成分分析
Keywords:
hyperspectral image;  lossy compression;  principal components analysis
分类号:
TP751.1
文献标志码:
A
摘要:
提出了一种基于面向目标检测的高光谱图像压缩算法。该算法利用主成分分析对高光谱图像进行降维，引入虚拟维数对高光谱图像的本征维数进行估计，在估计结果基础上确定降维后的主成分数，并采用SPIHT算法对保留的主成分进行有损压缩。同时，虚拟维数可以实现对图像中端元数目的有效估计，继而采用基于无监督正交子空间投影的端元提取算法提取各目标端元，利用算术编码对目标端元的位置进行无损压缩，解码端可以利用获得的端元位置信息对解压缩后的主成分进行目标检测。实验结果表明，该算法在获得较高压缩性能的同时，能够有效检测出图像中的目标
Abstract:
Presents a new lossy compression method for hyperspectrai image, which employs target detection, principal components analysis is used for dimensionality reduction of original data volumes. Virtual dimensionality is introduced to estimate the number of en

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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金资助项目（60572135）宋世刚（1980-）,男，硕士研究生，研究方向为图像处理等；李纲，副教授，硕士研究生导师．研究方向为现代信号处理
更新日期/Last Update: 1900-01-01