星上原始超光谱图像稀疏编码压缩技术研究

项目名称： 星上原始超光谱图像稀疏编码压缩技术研究

项目编号： No.61172154

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 张荣

作者单位： 中国科学技术大学

项目金额： 60万元

中文摘要： 近期研究发现，星上未进行辐射定标预处理的超光谱数据不具有直方图稀疏特性，致使面向地面定标数据的最新压缩算法在处理星上数据时效果差强人意。针对这一现象，本课题依据超光谱图像谱间相似性提出了一种基于稀疏编码的星上原始超光谱图像压缩框架，以提高星载数据传输效率，具体研究思路为：首先，采用按波段逐步更新准则学习基函数字典，从而增强对原始超光谱图像的稀疏表示性能，同时避免存储字典信息；其次，结合学习得到的基函数字典和邻近波段稀疏系数映射关系，定义新的稀疏编码目标函数，以避免存储所有稀疏系数的位置信息，获得编码意义上的全局最优解；最后，设计码率反馈机制并建立"稀疏度-量化步长-压缩码率"控制模型，以协调编码稀疏度和量化步长，实现码率的灵活控制。在上述理论研究的基础上，探索实际可行的星载数据压缩方案，为我国建立自主控制的遥感观测系统所涉及的数据传输问题提供有效解决途径。

中文关键词： 超光谱图像；稀疏表示；字典学习；；

英文摘要：

英文关键词： hyperspectral images；sparse representation；dictionary learning；；