基于稀疏张量分解的高光谱图像压缩

• 作 者: 潘悦 靳展 石翠萍 滕晓雪 井贺然 姜雪 程海燕
• 机 构: 齐齐哈尔大学通信与电子工程学院
• 出 处: 科学技术创新
• 发表日期: 2019年04期
• 关键词: 张量分解 高光谱图像压缩 稀疏 Tensor decomposition Hyperspectral image compression Sparse
• 基金项目: 2018年黑龙江省大学生创新创业训练计划资助项目(201810232076),国家自然科学基金青年基金(41701479),黑龙江省科学基金项目(QC2018045),黑龙江省省属高等学校基本科研业务费科研项目(项目号:135309342).

针对高光谱图像带来的大量数据存储和传输的问题,本文提出了一种基于稀疏张量分解的高光谱图像压缩方法。首先,将高光谱图像作为三阶张量进行分析。其次,通过核心张量和压缩比的关系进行张量分解。最后,对数据进行稀疏编码处理。实验结果证明本文方法相对于现有方法来说,重构图像可以获得更高的信噪比,压缩时间更短,具有更好的压缩效果。