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改进自适应LBG矢量量化算法在干涉高光谱图像压缩中的应用
被引量：
30
1
作者
温佳
马彩文
水鹏朗
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第4期1033-1037,共5页
在基于点到线模型扩展LBG(linde-buzo-gray algorithm)矢量量化算法的基础上,提出了一种更为高效的新型自适应LBG矢量量化算法,并给出了该算法在干涉高光谱图像无损压缩中的实际压缩方案。该算法在LBG算法码书中利用点到线的垂线关系基...
在基于点到线模型扩展LBG(linde-buzo-gray algorithm)矢量量化算法的基础上,提出了一种更为高效的新型自适应LBG矢量量化算法,并给出了该算法在干涉高光谱图像无损压缩中的实际压缩方案。该算法在LBG算法码书中利用点到线的垂线关系基础上进行了改进,执行进一步的自适应化迭代进而获得了更小的残差。将自适应LBG矢量量化算法应用于干涉高光谱LASIS(large aperture static imaging spectrome-ter)图像数据无损压缩中,实验结果表明,该方法比原有的扩展LBG矢量量化算法在无损压缩性能上有显著的提高,并且在与LASIS图像双向预测结合后,点到线模型扩展LBG矢量量化算法的压缩比相对于传统LBG算法有所下降,而采用本文提出算法的压缩比则有明显的提高。
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关键词
干涉高光谱
LASIS
图像编码
lbg
矢量
量化
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职称材料
题名
改进自适应LBG矢量量化算法在干涉高光谱图像压缩中的应用
被引量：
30
1
作者
温佳
马彩文
水鹏朗
机构
中国科学院西安光学精密机械研究所
西安交通大学人工智能与机器人研究所
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第4期1033-1037,共5页
基金
国家自然科学基金项目(40805013)
国家(863计划)项目(2009AA7080302)资助
文摘
在基于点到线模型扩展LBG(linde-buzo-gray algorithm)矢量量化算法的基础上,提出了一种更为高效的新型自适应LBG矢量量化算法,并给出了该算法在干涉高光谱图像无损压缩中的实际压缩方案。该算法在LBG算法码书中利用点到线的垂线关系基础上进行了改进,执行进一步的自适应化迭代进而获得了更小的残差。将自适应LBG矢量量化算法应用于干涉高光谱LASIS(large aperture static imaging spectrome-ter)图像数据无损压缩中,实验结果表明,该方法比原有的扩展LBG矢量量化算法在无损压缩性能上有显著的提高,并且在与LASIS图像双向预测结合后,点到线模型扩展LBG矢量量化算法的压缩比相对于传统LBG算法有所下降,而采用本文提出算法的压缩比则有明显的提高。
关键词
干涉高光谱
LASIS
图像编码
lbg
矢量
量化
Keywords
Interferential multi-spectral image
LASIS
Image coding
lbg
vector quantification
分类号
O433.4 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进自适应LBG矢量量化算法在干涉高光谱图像压缩中的应用
温佳
马彩文
水鹏朗
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
30
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职称材料
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