Regression Approach to Lossles Compression Algorithm for Hyperspectral Images

2022

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/sist54437.2022.9945817
Деректер сенімділігі 85 жоғары
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

At present, there is a significant increase in interest in solving applied problems using hyperspectral aerospace images obtained from satellites of spacecraft for remote sensing of the Earth. Hyperspectral images show significant spectral correlation, the use of which is critical for compression. In this paper, we propose an efficient approach to hyperspectral image compression using a lossless regression algorithm. The main idea of the proposed transformation is an algorithm with finding pairs of correlated channels and then creating lossless transformed blocks using regression analysis, which makes it possible to reduce the size of the aerospace image channels and transform them before compression.