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Lossless Compression of Hyperspectral Imagery Using Integer Principal Component Transform and 3-D Tarp Coder

机译:使用整数主成分变换和3-D Tarp编码器对高光谱图像进行无损压缩

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摘要

Based on factorization of the transform matrix in triangular elementary reversible matrices (TERM), an integer approximation algorithm of the principal component transform (IPCT) is proposed. We improve the pivoting method of TERM factorization in order to obtain limited error and enhanced computational efficiency, and we develop a new lossless compression algorithm for hyperspectal imagery combining the perfectly reversible integer PCT with the 3-D Tarp coder. After applying an integer wavelet transform in spatial domain we use the improved IPCT for interband derecolation. In coding stage the novel 3-D Tarp coder allows probability estimation with five simple recursive filters. And this probability estimate can be used to drive a non-adaptive arithmetic coder to entropy code significance-map and refinement information of transformed coefficients. The main advantage of our compression algorithm is low complexity and it can yield embedded bitstreams with higher compression ratio compared to existing algorithms.
机译:基于三角基本可逆矩阵(TERM)中变换矩阵的因式分解,提出了一种主成分变换(IPCT)的整数近似算法。我们改进了TERM分解的枢轴方法,以获得有限的误差并提高了计算效率,并且我们开发了一种新的用于高光谱图像的无损压缩算法,该算法将完美可逆的整数PCT与3-D Tarp编码器结合在一起。在空间域中应用整数小波变换后,我们使用改进的IPCT进行带间去码。在编码阶段,新颖的3-D Tarp编码器允许使用五个简单的递归滤波器进行概率估计。并且该概率估计可以用于驱动非自适应算术编码器来熵编码有效图和变换系数的细化信息。我们的压缩算法的主要优点是复杂度低,与现有算法相比,它可以产生具有更高压缩率的嵌入式比特流。

著录项

  • 来源
    《 》|2007年|553-558|共6页
  • 会议地点
  • 作者

    Luo; Xin; Guo; Lei; Liu; Zhen;

  • 作者单位
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