基于FastICA的高光谱图像压缩技术

《基于FastICA的高光谱图像压缩技术》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第39卷第5期电子科技大学学报Vol.39No.52010年9月JournalofUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaSep.2010基于FastICA的高光谱图像压缩技术辛勤，粘永健，万建伟，何密(国防科技大学电子科学与工程学院长沙410073)【摘要】提出了一种基于快速独立分量分析(FastICA)的高光谱图像压缩算法。首先引入虚拟维数算法估计图像中的目标端元个数，进而提取出感兴趣的目标端元矢量，并初始化快速独立分量分析的混合矩阵；利用最小噪声分量变换对原始数据进行降维，

2、从降维后的主分量中提取独立分量；对独立分量进行恒虚警率检测与形态学滤波，实现目标分割。对高光谱图像进行谱间Karhunen-Loeve变换，利用比例位移法对感兴趣目标的小波系数进行提升，最后对各主分量进行最优码率的SPIHT压缩。实验结果表明，该方法在获得较高压缩性能的同时能够有效地保留感兴趣的目标。关键词高光谱图像;独立分量分析;有损压缩;目标检测中图分类号TP751.1文献标识码Adoi:10.3969/j.issn.1001-0548.2010.05.014CompressionTechniqueforHyperspectralI

3、mageryBasedonFastICAXINQin,NIANYong-jian,WANJian-wei,andHEMi(CollegeofElectronicScienceandEngineering,NationalUniversityofDefenseTechnologyChangsha410073)AbstractEfficientcompressionforhyperspectralimageryhasbeentheresearchfocusforthedevelopmentofremotesensingtechnique.T

4、hesmalltargetsinformationprotectionduringthecompressionprocesswithoutanypreknowledgeshouldbenecessarilyconsidered.Thispaperpresentsanewlossycompressionmethodforhyperspectralimagerybasedonfastindependentcomponentanalysis(FastICA).Virtualdimensionalityisintroducedtodetermi

5、nethenumberoftargetendmembers.ThemixingmatrixofFastICAisinitializedbytargetendmembers.Minimumnoisefractionisemployedfordimensionalityreductionoforiginaldatavolumes,andFastICAisperformedontheselectedprincipalcomponentstogenerateindependentcomponents.Then,constantfalsealar

6、mratedetectionisperformedoneachIC,whichisfollowedbymorphologicfiltering.Karhunen-Loevetransformisusedtodecorrelatethespectralredundancy,generalscaling-basedmethodisselectedtoupshiftthewaveletcoefficientsofinterestedtargets.Finally,eachprinciplecomponentisallocatedoptimal

7、rateandcompressedbySPIHTalgorithm.ExperimentalresultsonAVIRISdatashowthattheproposedmethodnotonlyprovideshighcompressionperformance,butalsopreservestargetsinterestedeffectively.Keywordshyperspectralimagery;independentcomponentanalysis;lossycompression;targetdetection20世纪

8、80年代开始建立的成像光谱学，在电磁识别与理解已经成为重要的应用方向之一，尤其在波谱的紫外、可见光、近红外和中红外区域，获取军事上具有极高的应用价值。因此，如何有效保护了许多非常窄且光谱连续的图像数据。一般