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《哈尔滨工业大学》 2007年
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基于光谱特性的高光谱图像压缩方法研究

陈雨时  
【摘要】: 高光谱图像能够实现地物空间信息和光谱信息的同步获取,正是由于这个独特的优势,高光谱图像在越来越广泛的领域内得到了应用。但光谱信息的增加使得高光谱图像具有数据量大的缺点,而这给数据的存储和传输带来了不利。添加了光谱维的高光谱数据作为一种三维图像不同于普通的二维图像,也不同于视频图像。高光谱图像的压缩成为图像压缩领域的一个较新的问题。因此如何分析高光谱图像本身的特点,研究适合高光谱图像压缩的新方法,是一个值得研究的领域。 首先,为了后续压缩方法研究的顺利进行,论文详细分析了高光谱图像的特点,并得出了相关的结论。相对于普通的数字图像,高光谱图像存在着较强的谱间相关性,而且高光谱图像的谱间相关性要强于空间相关性。通过对高光谱图像数据维的分析,得出了高维光谱空间大部分都是空的结论,奠定了高光谱图像压缩的理论基础。高光谱图像往往有上百个谱带,而这些谱带往往有着不同的重要性,这在高光谱图像的谱带信息熵上有所体现。经过分析可以看出,高光谱图像的特殊性就在于其光谱维,后续压缩方法的研究将主要集中在这一特性。而围绕着光谱特性所展开高光谱图像压缩的研究也更能体现高光谱图像本身的特点,从而获得较好的压缩效果。 其次,论文研究了基于光谱特性的矢量量化快速算法来压缩高光谱图像。矢量量化是一种有效的有损压缩技术,尤其是在大压缩比的情况下具有很大的优势,它是高光谱图像压缩的主流方法之一。但是矢量量化本身具有较高的编码复杂度,尤其是针对数据量巨大的高光谱图像,使其实用性大打折扣。因此,把矢量量化应用到高光谱图像压缩里很迫切的问题就是找到快速算法。从分析高光谱图像特性的基础出发,针对高光谱图像矢量量化复杂度高的问题,提出了基于光谱特征选择和基于光谱特征变换的两种快速算法。快速算法在重建信噪比略微降低的情况下,把矢量量化的运算时间降低了一到两个数量级,较好地解决了运算复杂度高的问题。再次,提出了基于线性模型的最优预测方法来压缩高光谱图像。矢量量化在非大压缩比的情况下并不具备较大的优势,而预测技术在这里有本身的优点。预测技术在高光谱图像压缩领域有一席之地,但其存在着预测效率不高的缺点。针对这一问题,建立了高光谱图像光谱间的线性模型,实现了在信噪比情况下的最优预测,从而改进了预测的精度,提高了压缩后图像的重建效果。两幅测试图像在同样压缩比的情况下,应用最优预测,其重建信噪比分别提高了1.5dB和5.5dB。 最后,针对高光谱图像压缩中感兴趣信息的保存问题提出了两种算法。高光谱图像的感兴趣信息包括感兴趣区域和感兴趣谱带两部分。针对高光谱图像的某些特殊的应用,小目标的保存问题就显得很重要。对于高光谱图像中的小目标空间信息的保存,提出了基于SPIHT的感兴趣区域的高光谱图像压缩算法。高光谱图像的谱带信息的保存是高光谱图像所特有的问题,感兴趣谱带和具体的应用有关系。在以分类为背景的前提下,提出了一种更好的保存感兴趣谱带的压缩算法。该算法在信噪比略微降低的情况下有着更好的分类精度。 本论文从分析高光谱图像的特性出发,围绕着高光谱图像所特有的光谱特性,针对不同的应用,改进或提出了相应的压缩算法,并对所提出的方法进行了性能分析和实验评价。
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP391.41

【引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 齐滨;高光谱图像分类及端元提取方法研究[D];哈尔滨工程大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前6条
1 魏然;基于三维光谱模型的高光谱图像压缩方法的研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
2 严萌;基于异常特征保护的高光谱图象压缩方法研究[D];哈尔滨工业大学;2011年
3 范纪铭;超光谱图像压缩与DSP实现技术研究[D];苏州大学;2011年
4 张小仅;基于模糊逻辑的高光谱图像压缩算法的研究[D];哈尔滨工业大学;2009年
5 钱情明;基于MicroBlaze的光谱图像嵌入式压缩系统研究[D];中国科学院研究生院(西安光学精密机械研究所);2012年
6 樊先云;基于JPEG2000光谱图像实时压缩系统研究[D];中国科学院研究生院(西安光学精密机械研究所);2011年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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10 安葆青,相里斌,高瞻;一种新型干涉成像光谱仪光学系统研究[J];光学技术;1999年01期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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7 张彬;金连文;;基于AdaBoost的手写体汉字相似字符识别[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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10 刘华;张建华;王娆芬;王行愚;;人机系统操作员功能状态的模糊聚类方法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 任桢;图像分类任务的关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 乔小燕;基于生物形态学的赤潮藻显微图像分割与特征提取研究[D];中国海洋大学;2010年
6 陈志国;基于群体智能的机器视觉的关键技术研究[D];江南大学;2010年
7 王晓明;基于统计学习的模式识别几个问题及其应用研究[D];江南大学;2010年
8 徐红林;基因调控网络的建模及其结构分解方法研究[D];江南大学;2010年
9 郑光辉;江苏部分地区土壤属性高光谱定量估算研究[D];南京大学;2011年
10 傅军;新型墙体抗裂抗渗性能及工程应用研究[D];浙江大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 秦丽;大比例尺SOTER单元划分指标研究[D];华中农业大学;2010年
2 韩筱婕;基于城市热岛减缓的湖泊湿地景观功能连通性研究[D];华中农业大学;2010年
3 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
4 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
5 代宏伟;布里渊散射水下探测目标的自动识别[D];南昌航空大学;2010年
6 廖甜甜;白细胞图像语义识别分类的研究[D];南昌航空大学;2010年
7 黄正荣;基于振动波的高速公路车辆行驶状态辨识理论研究[D];南昌航空大学;2010年
8 刘棉;人机划拳系统的实现[D];山东科技大学;2010年
9 刘桂珍;颅骨三维重建与信息提取[D];山东科技大学;2010年
10 张海峰;空间三维信息重构与飞行器路径规划[D];山东科技大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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7 高新波,裴继红,谢维信;模糊c-均值聚类算法中加权指数m的研究[J];电子学报;2000年04期
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 杨国鹏;基于机器学习方法的高光谱影像分类研究[D];解放军信息工程大学;2010年
2 郭俊先;基于高光谱成像技术的棉花杂质检测方法的研究[D];浙江大学;2011年
3 陈进;高光谱图像分类方法研究[D];国防科学技术大学;2010年
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中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 陈林杰;基于DSP的多光谱图象数据压缩技术研究[D];中国科学院研究生院(西安光学精密机械研究所);2006年
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【二级引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 宋慧娟;区域目标快速捕获扫描算法研究[D];西安工业大学;2013年
2 史崇升;基于高光谱成像技术的马铃薯外部品质无损检测建模及优化研究[D];宁夏大学;2014年
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 杨春玲,余英林;基于三维小波变换嵌入式视频压缩算法的研究[J];电子学报;2001年10期
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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3 陈雨时;王晓飞;张晔;;基于特征变换的高光谱图像压缩快速矢量量化算法(英文)[J];黑龙江大学自然科学学报;2008年03期
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7 孙蕾;罗建书;;基于多波段谱间预测的高光谱图像无损压缩算法[J];电子与信息学报;2007年12期
8 张立燕;谌德荣;李世义;曹旭平;;基于低概率检测的高光谱图像有损压缩方法研究[J];弹箭与制导学报;2008年01期
9 贺霖;潘泉;邸韡;李远清;;高光谱图像高维多尺度自回归有监督检测[J];自动化学报;2009年05期
10 李杰;赵春晖;梅锋;;利用背景残差数据检测高光谱图像异常[J];红外与毫米波学报;2010年02期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
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3 高连如;张兵;孙旭;李山山;张文娟;;高光谱数据降维与分类技术研究[A];第八届成像光谱技术与应用研讨会暨交叉学科论坛文集[C];2010年
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6 何元磊;黄世奇;易世华;刘志刚;齐玮;;一种基于噪声调节主成分分析的高光谱图像波段选择方法[A];国家安全地球物理丛书(六)——空间地球物理环境与国家安全[C];2010年
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10 陶斐斐;李永玉;王伟;彭彦昆;;基于高光谱成像技术快速无损伤评价猪肉新鲜度[A];中国食品科学技术学会第八届年会暨第六届东西方食品业高层论坛论文摘要集[C];2011年
中国重要报纸全文数据库 前4条
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2 张向冰 李青滨;我国海洋遥感发展突飞猛进[N];中国海洋报;2003年
3 本报记者 瞿剑;地下煤火:“静悄悄”的灾害怎样应对?[N];科技日报;2009年
4 张彦;“数字省市”颠覆城市区域经济[N];经理日报;2004年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 梅锋;基于核机器学习的高光谱异常目标检测算法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
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3 石吉勇;基于高光谱图像技术的设施栽培作物营养元素亏缺诊断研究[D];江苏大学;2012年
4 姚伏天;基于高斯过程的高光谱图像分类研究[D];浙江大学;2011年
5 齐滨;高光谱图像分类及端元提取方法研究[D];哈尔滨工程大学;2012年
6 王晓飞;高光谱图像分辨率增强及在小目标检测中的应用研究[D];哈尔滨工业大学;2011年
7 成宝芝;基于光谱特性的高光谱图像异常目标检测算法研究[D];哈尔滨工程大学;2012年
8 赵芸;基于高光谱和图像处理技术的油菜病虫害早期监测方法和机理研究[D];浙江大学;2013年
9 陈进;高光谱图像分类方法研究[D];国防科学技术大学;2010年
10 何同弟;高光谱图像的分类技术研究[D];重庆大学;2014年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 邵涛;基于光谱信息的高光谱图像目标识别方法的研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
2 唐雪飞;基于案例推理的高光谱图像分类研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
3 李江;基于图像融合的高光谱图像分类[D];华中科技大学;2012年
4 陈克清;迷彩伪装服的高光谱特性研究[D];东华大学;2014年
5 周伟;基于像面干涉的高光谱显微成像技术研究[D];南京理工大学;2014年
6 胡倩;基于知识的高光谱图像波谱匹配技术研究与应用[D];中国地质大学(北京);2010年
7 包海燕;高光谱溢油图像分类算法研究[D];大连海事大学;2011年
8 孙旭光;基于高光谱图像目标探测与分类技术研究[D];中国科学院研究生院(光电技术研究所);2013年
9 殷晓平;基于高光谱图像的黄瓜叶片叶绿素含量及其分布预测研究[D];江苏大学;2010年
10 肖倩;结合空间信息与光谱信息的高光谱图像分类研究[D];哈尔滨工程大学;2013年
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