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《基于字典學(xué)習(xí)的高光譜圖像壓縮算法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、UniversityofScienceandTechnologyofChina碩士學(xué)位論文論文題目奸李典學(xué)習(xí)的高光譜圖像屈縮算法研免徐大丑作者姓名信息與通信工程學(xué)科專業(yè)張奈到敉梭導(dǎo)師姓名二—五年五月完成時(shí)間碩士學(xué)位論文基于字典學(xué)習(xí)的高光譜圖像壓縮算法研究作者姓名：徐大衛(wèi)學(xué)科專業(yè)：信號(hào)與信息處理導(dǎo)師姓名：張禾副教技完成時(shí)間：二一五年五月八日UniversityofScienceandTechnologyofChinaAdissertationformaster'sdegreeResearchonHyperspectralImag
2、eCompressionBasedonDictionaryLearningAuthor'sName：：：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行研宄工作所取得的成果。除己特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含任何他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過(guò)的研宄成果。與我一同工作的同志對(duì)本研宄所做的貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說(shuō)明。作者簽名：孤卞上簽字曰期：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)位論文授權(quán)使用聲明作為申請(qǐng)學(xué)位的條件之一，學(xué)位論文著作權(quán)擁有者授權(quán)中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)擁有學(xué)位論文的部分使用權(quán)，即：學(xué)校有權(quán)按有關(guān)規(guī)定向國(guó)家
3、有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱，可以將學(xué)位論文編入《中國(guó)學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)》等有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。本人提交的電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)論文的內(nèi)容相一致。保密的學(xué)位論文在解密后也遵守此規(guī)定。公開口保密（年）作者簽名：鋒孓化導(dǎo)師簽名：簽字日期：°簽字曰期：摘要摘要高光譜遙感圖像通過(guò)不同波長(zhǎng)的電磁波對(duì)相同的物體進(jìn)行反射成像獲得，高光譜遙感圖像一般由幾百個(gè)波段構(gòu)成，含有大量精細(xì)的光譜信息，是地面監(jiān)測(cè)的一種重要手段，在供水評(píng)估、資源勘測(cè)以及軍事偵察方面起著非常
4、關(guān)鍵的作用。但是，高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)量龐大，在有限的帶寬資源和存儲(chǔ)資源的限制下，傳輸與存儲(chǔ)的問(wèn)題日益凸顯，所以有必要對(duì)其進(jìn)行壓縮處理，提升傳輸以及存儲(chǔ)效率，使其得到更加廣泛的應(yīng)用。本文結(jié)合高光譜遙感圖像的空間結(jié)構(gòu)相似性和譜間結(jié)構(gòu)相似性，分析研宄了基于小波變換的多尺度字典學(xué)習(xí)的高光譜圖像壓縮算法以及空間域與變換域混合的字典學(xué)習(xí)高光譜圖像壓縮算法，并且探索了對(duì)于在線字典學(xué)習(xí)在高光譜遙感圖像實(shí)際應(yīng)用中的可行性，主要工作包括：分析了高光譜遙感圖像的空間結(jié)構(gòu)相似性與譜間結(jié)構(gòu)相似性的統(tǒng)計(jì)特性，為髙效壓縮算法的設(shè)計(jì)提供理論依托，使得算法的設(shè)
5、計(jì)更加具有針對(duì)性。提出了基于小波變換的多尺度字典學(xué)習(xí)壓縮算法，通過(guò)對(duì)高光譜圖像均勻分塊后小波分解構(gòu)成多尺度的訓(xùn)練樣本集實(shí)現(xiàn)多尺度的字典學(xué)習(xí)，在稀疏表示的過(guò)程中，使用頻次篩選因子簡(jiǎn)化字典以提高求解速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠提高高光譜圖像的重建信噪比，并具有更快的求解稀疏系數(shù)的能力。提出了空間域與變換域混合的高光譜圖像壓縮算法，通過(guò)對(duì)高光譜圖像進(jìn)行四叉樹分解，將不同性質(zhì)的子塊進(jìn)行不同域的字典學(xué)習(xí)，在稀疏求解階段使用偽逆求解代替?zhèn)鹘y(tǒng)的窮盡搜素方法減少計(jì)算量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法在比特率失真性能方面具有巨大的優(yōu)勢(shì)，并且能大幅度提
6、高求解速度。進(jìn)行了在線字典學(xué)習(xí)以及快速字典學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)離線字典學(xué)習(xí)的稀疏表示性能比較，并分析了其在高光譜遙感圖像實(shí)時(shí)壓縮應(yīng)用方面的可行性。綜上所述可知，本文針對(duì)高光譜遙感圖像譜間結(jié)構(gòu)相似性的特點(diǎn)，結(jié)合小波變換、字典學(xué)習(xí)和稀疏表示，提出了兩種壓縮算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，兩種壓縮算法均具有優(yōu)秀的壓縮性能，可以作為高光譜遙感圖像的高效存儲(chǔ)與傳輸?shù)挠行嚎s途徑。關(guān)鍵詞：高光譜遙感圖像圖像壓縮小波變換多尺度字典學(xué)習(xí)混合字典學(xué)習(xí)在線字典學(xué)習(xí)AbstractABSTRACTHyperspectralremotesensingimagesareob
7、tainedbythereflectionofdiferentwavelengthelectromagneticwavesonthesameobject.Itisgenerallycomposedofhundredsofbandsandcontainingalargenumberoffinespectralinformation.Hyperspectralremotesensingimagesareanimportantwaysofgroundmonitoring.Itplaysaveryimportantroleinwate
8、r-qualityassessment,resourceprospectionandmilitaryreconnaissance.However,hyperspectralimagesarekindoflargeamountsdata,whichmakesitbigprobl
