免费论文摘要：鉴于散布式信源源代码的高光谱收缩算法的接洽

高光谱图像数据量宏大，具备极强的谱间关系性，获得情况特殊刻薄，所以对其举行灵验的收缩变成急迫须要处置的一个题目。散布式信源编解码（Distributed Source Coindg，DSC）沿用谱内独立源代码、谱间共同解码的办法，赢得与径直举行谱间收缩本领沟通的本能，而且将源代码端的搀杂性变化至解码端，特殊实用于高光谱图像低功耗的成像体例。正文商量了鉴于散布式信源编解码的高光谱收缩本领的道理、实行和运用，中心接洽高光谱图像的关系性特性、参考谱段的重修本领和Slepian-Wolf源代码本领。高光谱图像谱间辨别率极高，表面上具备很强的关系个性，试验上领会了该个性，为散布式信源源代码奠定了普通。谱间个性的迫近模子是散布式源代码高功效的要害成分，正文安排了一个以相邻谱段为参考谱段、鉴于对应点的一阶线性模子。正文接洽并实行了鉴于像素域、小波域和DCT（Discrete Cosine Transform）域的散布式高光谱收缩算法，提出一种鉴于DCT内嵌零头源代码的散布式信源源代码的高光谱收缩算法。该算法运用DCT域的低搀杂度的杰出本能，以及零头源代码的高功效，满意高光谱图像的成像诉求，比保守二维DCT收缩算法普及5dB，比鉴于小波域的散布式源代码普及0.3-0.4dB；沿用格雷码，巩固散布式信源源代码的框架中的信源与边消息的关系性，比鉴于小波域的散布式源代码普及2dB；沿用搀和源代码形式，有理运用鉴于LDPC（Low-Density Parity-Check，低密度校验码）的Slepian-Wolf源代码，进一步使算法统本能普及0.2-0.3dB。

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