Отрывок: На рис. 4 приведена зависимость величин e7,ℓ от длины волны ℓ для каждого снимка при степени сжатия С = 15. Рис. 4. Зависимость величин e7,ℓ от длины волны ℓ Там же указано расположение полос поглощения водяного пара. Можно видеть, что вне полос погло- щения мера e7,ℓ на один-два порядка меньше, чем в полосах поглощения. Большие значения меры e7 в полосах поглощения ...
Название : | Сжатие гиперспектральных данных методом главных компонент |
Другие названия : | Hyperspectral data compression based upon the principal component analysis |
Авторы/Редакторы : | Минкин, А.С. Николаева, О.В. Руссков, А.А. |
Ключевые слова : | гиперспектральные данные сжатие данных метод главных компонент мера близости |
Дата публикации : | Апр-2021 |
Издательство : | Самарский национальный исследовательский университет имени акад. С.П. Королева |
Библиографическое описание : | Минкин, А.С. Сжатие гиперспектральных данных методом главных компонент / А.С. Минкин, О.В. Николаева, А.А. Руссков // Компьютерная оптика. – 2021. – Т. 45, № 2. – С. 235-244. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-806. |
Серия/номер : | 45;2 |
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. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | https://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-CO-806 http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Szhatie-giperspektralnyh-dannyh-metodom-glavnyh-komponent-88396 |
Другие идентификаторы : | Dspace\SGAU\20210503\88396 |
ГРНТИ: | 89.57.35 |
Располагается в коллекциях: | Журнал "Компьютерная оптика" |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
450210.pdf | Основная статья | 1.18 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.