基于分形多小波的高光谱图像压缩方法（河南大学）

发布日期：2024-10-21　　来源：开封市科学院浏览量：

成果简介：本发明首先通过相关系数矩阵和互信息量对高光谱图像进行分组得到不同的谱段组并确定出每个谱段组的关键帧；然后根据高光谱图像的特定应用，从各谱段组中提取表征场景局部细节显著性的特征信息，再由深度学习网络训练出表征场景全局轮廓显著性的深层次基于识别和理解的信息，并进行融合，得到表征高光谱图像全面显著性的显著性特征映射图；最后根据该显著性特征映射图提取出各谱段组的感兴趣区域，并在各谱段组全面显著性映射图的指导下进行基于感兴趣区域的Wyner-Ziv有损分布式高光谱图像压缩，实现基于显著性感知和分布式信源编码的高光谱图像深度压缩。

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