公开(公告)号：CN114120020B

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202111449378.6

申请日：2021-11-30

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 陈浩 ,  卢俊宏

IPC: G06V10/762 ,  G06V10/74

Abstract: 基于关键通道保护和谱聚类的超光谱图像谱间排序方法，涉及图像处理技术领域，针对现有技术中目前超光谱图像压缩处理流程中无法同时满足优先传输对应用有重要作用的关键通道需求和利用关键通道的信息对剩余通道进行预测压缩需求的问题，由于光谱通道的传输是渐进的，所以对于后续预测压缩来说，随着传输通道数目增多，预测器的预测能力会随之变强，将特异通道被放于排序最末位末尾，可以保证有更强能力的预测器对这些难以预测的特异通道进行预测，提高整体的预测水平。本申请可以同时满足优先传输对应用有重要作用的关键通道需求和利用关键通道的信息对剩余通道进行预测压缩需求。

公开(公告)号：CN114120020A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111449378.6

申请日：2021-11-30

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 陈浩 ,  卢俊宏

IPC: G06V10/762 ,  G06V10/74

Abstract: 基于关键通道保护和谱聚类的超光谱图像谱间排序方法，涉及图像处理技术领域，针对现有技术中目前超光谱图像压缩处理流程中无法同时满足优先传输对应用有重要作用的关键通道需求和利用关键通道的信息对剩余通道进行预测压缩需求的问题，由于光谱通道的传输是渐进的，所以对于后续预测压缩来说，随着传输通道数目增多，预测器的预测能力会随之变强，将特异通道被放于排序最末位末尾，可以保证有更强能力的预测器对这些难以预测的特异通道进行预测，提高整体的预测水平。本申请可以同时满足优先传输对应用有重要作用的关键通道需求和利用关键通道的信息对剩余通道进行预测压缩需求。

公开(公告)号：CN114119787A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111446114.5

申请日：2021-11-30

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 陈浩 ,  卢俊宏

IPC: G06T9/00 ,  G06T7/262 ,  G06K9/62 ,  G06V10/762

Abstract: 基于正交匹配追踪的超光谱图像预测压缩方法，涉及图像处理技术领域，针对现有技术中已有超光谱数据压缩方法没有综合考虑超光谱图像在光谱维度上的局部相关性和整体数据分布以及选取多个预测数据时的互相影响进而导致预测准确性低的问题，本申请通过OMP算法自动地在已知数据中根据每一次输入的待预测数据选择指定书目的最优预测参考通道，如果具有先前已知的数据(如过往已经传输过的超光谱图像)，可以利用这些数据初始化已知数据集合，OMP算法会自动进行选择，也就是说增加更多的已知数据不仅不会带来更大的预测系数体积，并且提高了本申请的预测准确性。

公开(公告)号：CN114119787B

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202111446114.5

申请日：2021-11-30

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 陈浩 ,  卢俊宏

IPC: G06T9/00 ,  G06T7/262 ,  G06V10/762

Abstract: 基于正交匹配追踪的超光谱图像预测压缩方法，涉及图像处理技术领域，针对现有技术中已有超光谱数据压缩方法没有综合考虑超光谱图像在光谱维度上的局部相关性和整体数据分布以及选取多个预测数据时的互相影响进而导致预测准确性低的问题，本申请通过OMP算法自动地在已知数据中根据每一次输入的待预测数据选择指定书目的最优预测参考通道，如果具有先前已知的数据(如过往已经传输过的超光谱图像)，可以利用这些数据初始化已知数据集合，OMP算法会自动进行选择，也就是说增加更多的已知数据不仅不会带来更大的预测系数体积，并且提高了本申请的预测准确性。