【摘 要】
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针对rice算法低维预测不能有效降低高光谱数据冗余问题，提出基于空谱联合预测的低复杂度rice算法，应用于高光谱图像无损压缩。根据高光谱图像三维数据特征建立三维预测模型，利用
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所,中国科学院研究生院
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针对rice算法低维预测不能有效降低高光谱数据冗余问题，提出基于空谱联合预测的低复杂度rice算法，应用于高光谱图像无损压缩。根据高光谱图像三维数据特征建立三维预测模型，利用相邻波段谱间相关系数进行联合预测系数分配，有效地减少了高光谱图像空间和谱间冗余。提出基于预测误差均值的最优编码参数选择算法，计算复杂度由O（N）降为O（1）。实验结果表明，本文方法提高无损压缩比5％～40％，编码时间较经典rice算法缩短了4％以上，有利于实时处理和工程实现。
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