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基于稀疏表示的SAR图像压缩方法研究  
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【英文篇名】 SAR image compression based on sparse representation
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【作者】 蔡红;
【英文作者】 CAI Hong 1.Management College; Donghua University; Shanghai 200051; China 2.Shanghai Xingjian College; Shanghai 200072; China;
【作者单位】 东华大学管理学院; 上海行健学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2012年 24期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 稀疏表示; 图像压缩; K-SVD算法; 小波变换;
【英文关键词】 sparse representation; image compression; K-SVD algorithm; wavelet transform;
【摘要】 基于过完备字典的图像稀疏表示是一种新的图像表示理论,利用过完备字典的冗余性可以有效地捕捉图像的各种结构特征,从而实现图像的有效表示。采用基于过完备字典稀疏表示的方法实现SAR图像的压缩。为了得到表示图像所需要的信息,只需要存储稀疏分解的系数极其对应的坐标,实现压缩的目的。采用K-SVD算法实现过完备字典的构造。K-SVD算法是一种基于学习的算法,由于训练样本全部来自于图像本身,因此字典能够更好地逼近图像本身的结构,实现稀疏表示。仿真表明对于SAR图像的压缩,算法是有效的,并且优于基于DCT的Jpeg算法和基于小波变换的EZW和SPIHT算法。
【英文摘要】 The sparse representation based on over-complete dictionary is a new image representation theory.The redundancy of over-complete dictionary can make it effectively capture the geometrical characteristics of the images.SAR image compression is achieved based on over-complete dictionary sparse representation.Only the sparse decomposition coefficients and the index are needed to be stored in order to seize the image's information.A learning method—K-SVD is adopted to design the dictionary.Because the training ...
【更新日期】 2012-09-07
【分类号】 TN957.52
【正文快照】 1引言合成孔径雷达(SAR)以其独特的能力使人类步入一个遥感观测的新时代。目前,SAR已经发展成为多波段、多极化、多模式的系统,这使得大容量数据的传输和存储随着各领域图像信息需求的增加而成为SAR系统必须考虑的问题。大数据量将导致庞大的在线存储需要,并且通过计算机网络传

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