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奇异值分解在遥感图像数据压缩中的应用

陈文青  范恩  胡波  
【摘要】:遥感大数据处理是典型的大数据应用方向之一.由于遥感图像时空分辨率高、数据量大,相邻像元间存在较大的冗余信息,这给数据传输和数据存储带来一定的困难.为此,本文提出一种基于奇异值分解(SVD)的遥感图像压缩方法,首先通过SVD分解获得压缩矩阵,然后采用局部压缩矩阵生成原始图像的近似图像.在分解过程中,通过压缩矩阵的奇异值曲线获取奇异值的衰减曲线以及对图像的贡献程度.选取不同的压缩值可以实现遥感图像的压缩.实验表明,基于奇异值分解的遥感图像压缩方法能够有效地实现遥感图像的压缩,具有良好的压缩效果.

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