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基于感知器的遥感图像无损压缩编码

张晓玲 毋立芳 沈兰荪

张晓玲, 毋立芳, 沈兰荪. 基于感知器的遥感图像无损压缩编码[J]. 电子与信息学报, 2001, 23(7): 712-715.
引用本文: 张晓玲, 毋立芳, 沈兰荪. 基于感知器的遥感图像无损压缩编码[J]. 电子与信息学报, 2001, 23(7): 712-715.
Zhang Xiaoling, Wu Lifang, Shen Lansun. REMOTE SENSING IMAGE LOSSLESS COMPRESSION BASED ON PERCEPTRON[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2001, 23(7): 712-715.
Citation: Zhang Xiaoling, Wu Lifang, Shen Lansun. REMOTE SENSING IMAGE LOSSLESS COMPRESSION BASED ON PERCEPTRON[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2001, 23(7): 712-715.

基于感知器的遥感图像无损压缩编码

REMOTE SENSING IMAGE LOSSLESS COMPRESSION BASED ON PERCEPTRON

  • 摘要: 无损压缩在遥感领域有极其重要的作用。该文提出一种基于感知器模型的遥感图像无损压缩编码方法,该方法利用感知器具有学习能力的特点,自适应地调整图像的预测系数,对遥感图像进行空间和谱间去相关,然后进行熵编码。实验表明,对于多波段的遥感图像,该方法的压缩效果明显优于无损JPEG(Joint of Picture Expert Group)最优预测模式。
  • 陈述彭,童庆禧,郭华东,遥感信息机理研究,北京,科学出版社,1998,148-156[2]沈兰荪,图像编码与异步传输,北京,人民邮电出版社,1998,18 44[3]S. W. Golomb, Run-length encoding, IEEE Trans. on Information Theory, 1966, IT-12(), 399-401.[4]S. Wong, L. Zaremba, D. Gooden, H. K. Huang, Radiological image compression-A review.Proc. IEEE, 1995, 83(2), 194-219.[5]M.F. Carreto-Castro, Comparison of lossless compression techniques, Proc. of the 36th MidwestSymposium, 1993, 1268-1270.[6]N.D. Memon, K. Sayood, Lossless image compression, a comparative study, SPIE, Vol.2418,1995, 8 20. [7]R.B. Arps, T. K. Truong, Comparison of international standards for lossless still image compres-sion, Proc. IEEE, 1994, 82(6), 889 899.[7]胡守仁,神经网络导论,长沙,国防科技大学出版社,1993,77-96[8]S.R. Tate, Band ordering in lossless compression of multispectral images, IEEE Trans. onComputers, 1997, C-46(4), 477-489.
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出版历程
  • 收稿日期:  2000-03-06
  • 修回日期:  2000-07-07
  • 刊出日期:  2001-07-19

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