[发明专利]一种基于多方向卷积神经网络的多光谱图像压缩方法及系统在审
| 申请号： | 202110829480.2 | 申请日： | 2021-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN113554720A | 公开（公告）日： | 2021-10-26 |
| 发明（设计）人： | 孔繁锵;张宁;胡可迪;曹童波 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06T9/00 | 分类号： | G06T9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 王安琪 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多方向卷积神经网络的多光谱图像压缩方法及系统，系统包括：前向编码网络、量化模块、熵编码模块、熵解码模块、逆量化模块、反向解码网络；方法具体为：构建多光谱图像压缩网络并对其进行训练，获得最优的多光谱图像压缩网络模型；将待压缩的多光谱图像送入多光谱图像压缩网络，多方向卷积提取图像的谱间空间特征，降维融合后使用下采样减小特征图的尺寸，通过量化去除数据冗余，并通过无损熵编码获得用于传输和存储的压缩码流；对接收到的压缩码流进行熵解码和逆量化，获得多光谱图像谱空特征数据，输入反向解码网络，得到重构的多光谱图像。本发明能够实现多光谱图像的多码率压缩，有效提高多光谱图像的压缩性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多方 卷积 神经网络 光谱 图像 压缩 方法 系统 | ||
【主权项】：
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