郑文静
- 作品数：6 被引量：8H指数：2
- 供职机构：重庆邮电大学更多>>
- 发文基金：重庆市教育委员会科学技术研究项目长江学者和创新团队发展计划重庆市自然科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球电子电信更多>>
- 变换域离散度排序的高光谱图像快速压缩算法被引量：6
- 2016年
- 提出了一种基于变换域离散度排序的高光谱图像快速压缩算法。该算法针对高光谱数据在Hadamard变换域的特性,自适应地选择有利的排列顺序,将变换域光谱矢量的各维度按照离散度进行重新排序,不仅使光谱矢量的大部分能量和差异集中在低维部分,而且把高信噪比的分量调整到低维空间,并据此构造出高效的码字排除不等式,最后结合LBG(Linde Bazo Gray)聚类算法,通过矢量量化快速完成高光谱图像的编码。在不同压缩比下进行实验,结果表明,本文提出的高光谱图像压缩算法能在保证良好的图像恢复质量的前提下,大幅度降低计算复杂度,实现快速压缩。
- 陈善学郑文静张佳佳李方伟
- 关键词：高光谱图像HADAMARD变换矢量量化
- 认知无线电网络遗传-蚁群联合优化路由算法被引量：2
- 2015年
- 为保证信息的实时性,改善网络的拥塞现象,对如何有效减少信息传递过程中的时延并增大网络吞吐量进行研究,对蚁群算法(AC)收敛性和搜索范围方面存在的不足进行分析,提出一种遗传-蚁群联合优化算法(GACA)。遗传算法(GA)与AC算法相结合,利用GA算法求出较优的初始信息素,提高GACA算法的收敛速度,提出一种自适应搜索方式有效避免局部收敛,提高算法的全局寻优能力。仿真结果表明,GACA算法的实时性以及网络吞吐量均优于AC算法。
- 陈善学张佳佳朱江郑文静
- 关键词：吞吐量蚁群算法
- 快速压缩高光谱信号的矢量量化方法
- 本发明针对高光谱图像数据量巨大，提出了一种快速压缩高光谱信号的矢量量化方案。对矢量数据的各分量按离散度进行重新排序，提取矢量数据的前几维分量组成训练矢量集，余下分量组成余下矢量数据，对训练矢量集进行聚类训练；再利用训练矢...
- 陈善学郑文静张佳佳杨亚娟
- 文献传递
- 压缩编码高光谱遥感图像的多层次码书矢量量化方法
- 本发明公开一种压缩编码高光谱遥感图像的多层次码书矢量量化方法，涉及图像处理技术领域，该方法根据失真情况将高光谱图像的光谱矢量分割为低维、中维、高维三个部分，然后对失真较大的低维部分采用大尺寸码书，失真不大的中维部分采用中...
- 陈善学郑文静张佳佳杨亚娟
- 文献传递
- 快速压缩高光谱信号的矢量量化方法
- 本发明针对高光谱图像数据量巨大，提出了一种快速压缩高光谱信号的矢量量化方案。对矢量数据的各分量按离散度进行重新排序，提取矢量数据的前几维分量组成训练矢量集，余下分量组成余下矢量数据，对训练矢量集进行聚类训练；再利用训练矢...
- 陈善学郑文静张佳佳杨亚娟
- 文献传递
- 压缩编码高光谱遥感图像的多层次码书矢量量化方法
- 本发明公开一种压缩编码高光谱遥感图像的多层次码书矢量量化方法，涉及图像处理技术领域，该方法根据失真情况将高光谱图像的光谱矢量分割为低维、中维、高维三个部分，然后对失真较大的低维部分采用大尺寸码书，失真不大的中维部分采用中...
- 陈善学郑文静张佳佳杨亚娟
- 文献传递
