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公开(公告)号:CN102750714B
公开(公告)日:2014-08-20
申请号:CN201210218280.4
申请日:2012-06-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T9/00
Abstract: 基于快速搜寻最优核配置的张量分解截断遥感高光谱图象压缩方法,它涉及高光谱图象处理方法。目的是针对目前基于张量分解的压缩方法难以在设定压缩质量和压缩比要求下快速的获得最优的张量核配置的问题,提出了一种基于快速搜寻最优核配置的张量分解截断遥感高光谱图象压缩方法。本发明的步骤为:将高光谱图象做完整Tucker分解;计算光谱维搜索起点,开始迭代搜索,获得光谱维最优配置;然后再微调迭代,获取空间维最优配置;最后截取完整分解结果得到最终压缩结果。本发明可以应用于星载或者地面的高光谱图象压缩,在保证了压缩恢复质量的同时,能够有效减少了压缩算法的计算量。
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公开(公告)号:CN102750714A
公开(公告)日:2012-10-24
申请号:CN201210218280.4
申请日:2012-06-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T9/00
Abstract: 基于快速搜寻最优核配置的张量分解截断遥感高光谱图象压缩方法,它涉及高光谱图象处理方法。目的是针对目前基于张量分解的压缩方法难以在设定压缩质量和压缩比要求下快速的获得最优的张量核配置的问题,提出了一种基于快速搜寻最优核配置的张量分解截断遥感高光谱图象压缩方法。本发明的步骤为:将高光谱图象做完整Tucker分解;计算光谱维搜索起点,开始迭代搜索,获得光谱维最优配置;然后再微调迭代,获取空间维最优配置;最后截取完整分解结果得到最终压缩结果。本发明可以应用于星载或者地面的高光谱图象压缩,在保证了压缩恢复质量的同时,能够有效减少了压缩算法的计算量。
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