|
Эта публикация цитируется в 6 научных статьях (всего в 6 статьях)
ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ
Сжатие гиперспектральных данных методом главных компонент
А. С. Минкинa, О. В. Николаеваb, А. А. Руссковb a НИЦ «Курчатовский институт», 123182, Россия, г. Москва, пл. Академика Курчатова, д. 1
b Институт прикладной математики РАН, 123047, Россия, г. Москва, Миусская пл., д. 4
Аннотация:
Цель работы – построение алгоритма сжатия гиперспектральных данных, позволяющего достигнуть высокой степени сжатия при малой мере близости исходного и восстановленного сигналов. Алгоритм опирается на метод главных компонент и метод исчерпывания. Методом исчерпывания последовательно находятся главные компоненты – сингулярные вектора матрицы исходного сигнала. Параллельно формируется матрица восстановленного сигнала. Процесс продолжается до достижения заданной меры близости исходного и восстановленного сигналов. Представлено пошаговое описание алгоритма, приведены списки входных и выходных параметров. Тестирование выполнено на данных эксперимента Aviris. Используются три снимка, отвечающие разной облачной ситуации (чистое небо, частичная облачность и сплошная облачность). Для каждого снимка тестирование выполнено отдельно для всего набора спектральных каналов и для набора, из которого исключены каналы, лежащие в полосах сильного поглощения излучения в водяном паре. Представлена зависимость мер близости исходного и восстановленного сигналов от степени сжатия. Рассматриваются четыре меры близости: среднее квадратичное отклонение, отношение шума к сигналу, мера структурного сходства и среднее относительное отклонение. Показано, что меры близости уменьшаются более чем на порядок при исключении из снимка спектральных каналов, лежащих в полосах сильного поглощения. Показано, что причиной этого являются погрешности измерения слабого в полосе поглощения сигнала, из-за чего снижается зависимость между спектрами в разных пространственных пикселях. Для оценки готовности снимка к сжатию представленным алгоритмом предложено использовать среднее по снимку косинусное расстояние между спектрами в разных пространственных пикселях.
Ключевые слова:
гиперспектральные данные, сжатие данных, метод главных компонент, мера близости.
Поступила в редакцию: 02.09.2020 Принята в печать: 11.11.2020
Образец цитирования:
А. С. Минкин, О. В. Николаева, А. А. Руссков, “Сжатие гиперспектральных данных методом главных компонент”, Компьютерная оптика, 45:2 (2021), 235–244
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/co902 https://www.mathnet.ru/rus/co/v45/i2/p235
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 72 | PDF полного текста: | 89 | Список литературы: | 9 |
|