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马玉

作品数:2 被引量:2H指数:1
供职机构:西北工业大学电子信息学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇图像
  • 2篇光谱图像
  • 2篇高光谱图像
  • 1篇估计值
  • 1篇PRIM算法
  • 1篇MMC
  • 1篇波段
  • 1篇查表
  • 1篇查找表

机构

  • 2篇西北工业大学
  • 1篇西安电子科技...

作者

  • 2篇马玉
  • 2篇张转
  • 1篇白玉杰
  • 1篇赵耀
  • 1篇何艳坤
  • 1篇蔡伟

传媒

  • 1篇国土资源遥感
  • 1篇激光与红外

年份

  • 2篇2014
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于模糊贴近度和改进Prim算法的高光谱图像波段分组排序
2014年
传统的基于Prim算法的高光谱图像波段分组排序需要计算所有波段之间的相关系数,并采用满秩相关系数矩阵作为邻接矩阵进行比较,计算复杂度较高。结合模糊数学的相似度衡量理论和高光谱图像的特点,首先提出使用计算简单的最大最小贴近度(maximum and minimum closeness,MMC)作为衡量高光谱图像波段间相关性的参数;然后将MMC的满秩邻接矩阵稀疏化,提取有效波段进行排序,明显降低了排序的波段数目和比较次数。实验结果表明,与传统的Prim算法相比,所提出的算法在保持原有压缩效率的同时,大大降低了波段排序的复杂度,平均波段排序运行时间减少了27%。
张转马玉蔡伟
关键词:高光谱图像PRIM算法
基于双估计值的查找表高光谱图像无损压缩被引量:2
2014年
提出一种基于双估计值的查找表预测高光谱图像无损压缩算法。首先,在高光谱图像的第1谱段图像采用JPEG-LS中值预测器进行谱段内预测,其他谱段图像采用谱间预测。谱间预测采用以下步骤,利用3个LUT预测值求出第一个估计值;其次用当前谱段内和前一谱段内特定的8个像素点计算出第二个估计值,将谱段内预测和谱间预测有效地结合,去除了高光谱图像的谱间相关性。然后,用3个LUT预测值和最终的预测估计值比较,选出最终的预测值。最后,将预测残差进行算术编码。实验结果表明,针对NASA的AVIRIS高光谱图像,用本文算法比LAIS-LUT的压缩比平均提高了0.03~0.11,针对国内OIMS-I高光谱图像,比LAIS-LUT压缩比平均提高了0.01~0.09,有效的提高了压缩比。
白玉杰何艳坤马玉张转赵耀
关键词:高光谱图像
共1页<1>
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