基于分形理论的高光谱图像压缩算法研究

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1、厦门大学硕士学位论文基于分形理论的高光谱图像压缩算法研究姓名：夏丽丽申请学位级别：硕士专业：模式识别与智能系统指导教师：潘伟20070601摘要高光谱图像是由成像光谱仪在不同光谱波段获得的序列图像，在二维遥感图像的基础上又增加了光谱维的信息。这种高分辨率、连续谱段的图像具有极大的数据量，对传输和存储带来了不便。因此在现有条件下，寻找一种有效的高光谱图像压缩方法具有十分重要的实际意义。与传统的遥感数据源相比，高光谱数据同时具有空间冗余和谱间冗余的特点。因此，在高光谱图像压缩中为了得到好的图像压缩效果，既要考虑去除空间相关性又要考虑去除谱间相关性。本文在分形理

2、论的基础上，利用分形压缩编码的高压缩比特性，并针对高光谱图像的特点，将分形理论和高光谱图像相结合，设计了一个三维分形压缩编码算法，并通过IDL软件对高光谱图像数据进行实验，在去除图像空间相关性的同时，去除了波段图像之间的相关性。算法表明，利用三维分形压缩编码，可以获得相当高的压缩率，并保持高光谱曲线对地物的识别能力。关键词：成像光谱仪；高光谱图像；相关性；分形AbstractHyperspectralimageisdifferentwavelength，whichthesequenceofimageincreasetheinformationacquire

3、dbyspectrometerinofspectrumbasedontwodimensionalremote—sensingimage．Thedataofhigllresolutionandcontinuouslyspectrumimagesisveryhuge，andbringalotoftroubletoit'sstorageandtransmission．Soitisimportanttosearchaneffectivecompressionofhyperspectralimageontheexistingcondition．Comparedtot

4、hetraditionalremote-sensingdatasource，hyperspectraldataisredundancyinspaceandspectrum．Soinordertogetagoodeffectofimagescompressinhyperspectralimagecompression，wemustconsidertoremovalthedependenceofbothspaceandspectrum．．Thispaperbasedonfractaltheory,usethehi曲compressiveratiocharact

5、eroffractalcompression，bythecharacterofhyperspectralimage，weappliedfractaltheorytohyperspectralimageanddesignedathreedimensionalfractalcompressioncodingalgorithm，aswell觞madeanexperimentonhyperspectralimagedatathroughIDLsoftware，whichremovedthespacecorrelationofimageandremovedtheco

6、rrelationofwave-rangeimage嬲well．Algorithmshowedthattheuseofthree—dimensionalfractalcoding，beveryhi曲compressionrate，andmaintainahighspectralcurveforobjectrecognitioncapability．Keywords：spectrometer；hyperspectralimage；relativity；fractal厦门大学学位论文原创性声明兹呈交的学位论文，是本人在导师指导下独立完成的研究成果。本人在论文写

7、作中参考的其他个人或集体的研究成果，均在文中以明确方式标明。本人依法享有和承担由此论文产生的权利和责任。声明人(签名)：熟不磊≥t曰年-7月弓日厦门大学学位论文著作权使用声明本人完全了解厦门大学有关保留、使用学位论文的规定。厦门大学有权保留并向国家主管部门或其指定机构送交论文的纸质版和电子版，有权将学位论文用于非赢利目的的少量复制并允许论文进入学校图书馆被查阅，有权将学位论文的内容编入有关数据库进行检索，有权将学位论文的标题和摘要汇编出版。保密的学位论文在解密后适用本规定。本学位论文属于1、保密()，在年解密后适用本授权书。2、不保密√)(请在以上相应括号

8、内打“√")作者签名：导师签名：五中一绫加／m湍印1日期：御年'7