Устранение информационной избыточности гиперспектральных растровых изображений методом «хорошо приспособленного» базиса

Abstract

Работа посвящена рассмотрению вопросов устранения информационной избыточности гиперспектральных растровых данных (ГСИ). Перечислены характерные свойства ГСИ, приводится краткая характеристика существующих методов компрессии ГСИ. Рассматривается возможность применения локальных, однородных «хорошо приспособленных» базисных функций (ЛОХПБФ) для устранения информационной избыточности и адаптивного сжатия ГСИ. Предложен алгоритм построения системы ЛОХПБФ для ГСИ, основанной на чебышевском приближении. Приведены результаты вычислительных экспериментов, в том числе с использованием графического процессора. Показана эффективность предлагаемого метода адаптивного сжатия ГСИ. The work is devoted to the consideration of the issues of eliminating information redundancy of hyperspectral raster data (HRD). The characteristic properties of the HRD are listed, a brief description of the existing HRD compression methods is given. The possibility of using local, homogeneous "well-adapted" basic functions (LHWABF) to eliminate information redundancy and adaptive compression of the HRD is considered. An algorithm for constructing a LHWABF system for the HRD based on the Chebyshev approximation is proposed. The results of computational experiments, including the use of a graphics processor, are presented. The effectiveness of the proposed method of adaptive compression HRD is shown.