孔繁锵
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基于卷积神经网络的端到端多光谱图像压缩方法
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Affiliation of Author(s):航天学院

Journal:中国激光

Key Words:深度学习;多光谱图像压缩;卷积神经网络;率失真优化;

Abstract:针对多光谱图像的空谱相关特性,提出一种基于卷积神经网络的端到端多光谱图像压缩方法。编码端,将多光谱数据整体输入到多光谱图像压缩网络中,采用卷积提取多光谱图像的主要光谱特征与空间特征,使用下采样减小特征数据的尺寸,并通过率失真优化控制光谱特征与空间特征数据的熵使空谱特征数据分布更加紧凑,将量化后的中间特征数据进行无损熵编码得到压缩码流。解码端,码流经过熵解码、逆量化、上采样、反卷积的逆变换过程重构多光谱图像。实验结果表明,相同码率下该方法能有效保留多光谱图像谱间信息,并在图像恢复质量上比JPEG2000平均高约2dB。

ISSN No.:0258-7025

Translation or Not:no

Date of Publication:2019-06-24

Co-author:周永波,sq,温珂瑶

Correspondence Author:Kong Fan Qiang

Personal information

Professor
Supervisor of Doctorate Candidates

Gender:Male

Alma Mater:西安电子科技大学

Education Level:西安电子科技大学

Degree:Doctoral Degree in Engineering

School/Department:College of Astronautics

Discipline:Communications and Information Systems

Business Address:航天学院D11楼403室

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