基于DLWT和PCA的高光谱图像压缩。

CCSDS; Consultative committee for

每个波段，即同一对象在高光谱图像的不同频段上的图像，不仅在空间上具有相关性，而且在光谱之间也具有很强的相关性。高光谱图像压缩算法需要考虑如何利用空间和光谱的相关性。在本文中，我们首先使用主成分分析（PCA）来消除光谱相关性。然后使用方向提升小波变换（DLWT）去除空间相关性。实验结果表明，与基于DWT的咨询算法相比，本文提出的图像压缩方案具有更高的性能。空间数据系统委员会（CCSDS）。

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论【只为小站】经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见版权及免责申明

基于DLWT和PCA的高光谱图像压缩。

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

个人信息

相关资源标签

热门下载

最新下载