Hiperspektral Görüntüleme

Hiperspektral görüntüleme, zengin uzaysal-spektral bilgi ile bilinir. Spektral bantlar, malzemeleri analiz etmek için önemli olan madde spektrumlarını ayırt etme yeteneği sağlar. Ancak, hiperspektral görüntülerin yüksek boyutlu veri hacmi veri depolama için sorunludur. Bu yazıda, 3B dalgacık katsayılarının gerilemesine dayanan kayıplı bir hiperspektral görüntü sıkıştırma sistemi sunuyoruz. 3D dalgacık dönüşümü hiperspektral görüntüleri (HSI) seyrek olarak temsil etmek için uygulanır. Daha sonra dalgacık ayrıntılarına bir destek vektör makinesi regresyonu uygulanır ve dalgacık dokusu özelliklerini temsil eden vektör destekleri ve ağırlıkları sağlar. Regresyondan sonra mümkün olan en iyi toplam hız-bozulma performansını elde etmek için, çalışma uzunluğu kodlamasına ve aritmetik kodlamaya dayalı entropi kodlaması kullanılır. Görüntünün uzamsal ilgili bilgisini korumak için, en düşük alt-bant dalgacık katsayıları ayrıca diferansiyel darbe kodu modülasyonu ile kayıpsız bir kodlama ile kodlanır. Böylece spektral ve uzamsal artıklıklar büyük ölçüde azalır. Deneysel testler, havadaki ve uzay-kaynaklı sensörlerden birkaç HSI üzerinde gerçekleştirilir ve mevcut ana algoritmalarla karşılaştırılır. Elde edilen sonuçlar, önerilen sıkıştırma yönteminin oran bozulması ve spektral doğruluk açısından yüksek performanslara sahip olduğunu göstermektedir. Gerçekten de, tüm kod çözülmüş HSI görüntüleri için sırasıyla 40.65 dB ve \ (75.8 \% \) 'yi aşabilen yüksek PSNR'ler ve sınıflandırma doğrulukları gözlemlenir ve birçok ünlü yöntemle verilenlerin üstesinden gelir. Ek olarak, çeşitli bantlar üzerinde tespit ve sıkıştırmanın değerlendirilmesi, spektral bilgilerin sıkıştırma yöntemimiz kullanılarak korunduğunu göstermektedir. mevcut