计算机应用研究

作者：卢光跃,翟皎皎,李珅,

单位：西安邮电大学a.陕西省信息通信网络与安全重点实验室;b.通信与信息工程学院,西安710121；

关键词：图像压缩,字典学习,稀疏表示,聚类,哈夫曼编码,

基金：自然科学基础研究计划一般项目(2019JQ-377)；；

针对卫星图像的特点及当前卫星图像在传输和存储上面临的问题，提出了一种基于稀疏表示的卫星图像二级无损压缩算法。通过传输稀疏表示后的稀疏系数来代替图像本身的传输，完成对卫星图像的第一级压缩；对非零稀疏系数先作预处理后实现聚类，然后依据聚类索引对原始非零稀疏系数的位置排序；最后对处理后的非零稀疏系数和位置数据分块，并利用改进的自适应哈夫曼算法对非零稀疏系数的数据块编码，利用差分编码和改进的自适应哈夫曼算法对位置数据块编码，完成对图像数据的第二级压缩。实验结果表明，与传统算法相比，所提算法具有明显优势，改进算法的压缩率是传统算法的1/3~1/2，且可同时实现卫星图像的高倍无损压缩与高分辨率重建。

来源：2020年第12期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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