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公开(公告)号：CN105354867A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510846662.5
申请日：2015-11-27
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明属于计算机数字图像处理领域，为了解决传统高光谱图像压缩算法存在的计算量大、压缩时间长等普遍问题。自适应冗余字典压缩感知算法考虑了高光谱图像的谱间相关性，自适应分组，由组中心训练字典，其余波段用该字典结合压缩感知所得的图像恢复原图。在压缩过程中，要设计合理的观测矩阵，使得观测后的结果信息损失最小。在传输过程中，只需传输少量信息。在图像复原过程中，选择合适的字典，采用优化算法最大程度的恢复高光谱图像数据。
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公开(公告)号：CN103929645B
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201310683146.6
申请日：2013-12-13
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明属于图像信源编解码领域，其特点在于利用分布式编解码方法，以较低的时间复杂度实现对高光谱数据的压缩。在编码过程中，要区分参考谱段Y和非参考谱段X。在传输过程中，只需传输少量信息，即参考谱段的数据Y'和非参考谱段的陪集索引X'L以及少量的陪集元素A。在解码过程中，利用参考谱段陪集元素的值Y'H，结合非参考谱段陪集索引的值X'L，通过奇偶判定校验算法重构高光谱图像数据。
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公开(公告)号：CN103929645A
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201310683146.6
申请日：2013-12-13
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明属于图像信源编解码领域，其特点在于利用分布式编解码方法，以较低的时间复杂度实现对高光谱数据的压缩。在编码过程中，要区分参考谱段Y和非参考谱段X。在传输过程中，只需传输少量信息，即参考谱段的数据Y'和非参考谱段的陪集索引X'L以及少量的陪集元素A。在解码过程中，利用参考谱段陪集元素的值Y'H，结合非参考谱段陪集索引的值X'L，通过奇偶判定校验算法重构高光谱图像数据。
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