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最大误差可控的高光谱图像聚类压缩算法

李秋富 谌德荣 何光林 冯辉 杨柳心

李秋富, 谌德荣, 何光林, 冯辉, 杨柳心. 最大误差可控的高光谱图像聚类压缩算法[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(2): 255-260. doi: 10.11999/JEIT140451
引用本文: 李秋富, 谌德荣, 何光林, 冯辉, 杨柳心. 最大误差可控的高光谱图像聚类压缩算法[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(2): 255-260. doi: 10.11999/JEIT140451
LI Qiu-Fu, Chen De-Rong, He Guang-Lin, Feng Hui, Yang Liu-Xin. Hyperspectral Image Compression Algorithm with Maximum Error Controlled Based on Clustering[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2015, 37(2): 255-260. doi: 10.11999/JEIT140451
Citation: LI Qiu-Fu, Chen De-Rong, He Guang-Lin, Feng Hui, Yang Liu-Xin. Hyperspectral Image Compression Algorithm with Maximum Error Controlled Based on Clustering[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2015, 37(2): 255-260. doi: 10.11999/JEIT140451

最大误差可控的高光谱图像聚类压缩算法

doi: 10.11999/JEIT140451
基金项目: 

国家部委基金资助课题

Hyperspectral Image Compression Algorithm with Maximum Error Controlled Based on Clustering

  • 摘要: 针对原有基于奇异值分解的最大误差可控的高光谱图像压缩(EC-SVD)算法未充分利用图像光谱矢量间冗余的问题,该文将高光谱图像压缩与聚类结合,提出最大误差可控的高光谱图像聚类压缩算法。分析发现,图像的光谱矢量间相似度越高越有利于得到好的最终压缩效果。因此,算法首先使用K-均值聚类对高光谱图像像元按光谱矢量聚类,以提高同类光谱矢量间的相似度;其次,对每一类像元分别使用EC-SVD算法思想压缩以控制最大误差。论文证明了当高光谱图像的像元个数与波段数之比较大,且聚类类数不大于8时,聚类能够提高图像最终压缩比。最后,设计整体压缩实验仿真流程,并对实际高光谱图像进行数值仿真。结果表明,在相同参数条件下,该文算法比EC-SVD算法得到的压缩比和信噪比均有提高,最大压缩比提高了10% 左右。该文算法能够有效提高EC-SVD算法的图像压缩效果。
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-04-08
  • 修回日期:  2014-07-25
  • 刊出日期:  2015-02-19

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