Emmanuel Christophe, Corinne Mailhes, Pierre Duhamel. Décorrelation des images hyperspectrales avec une décomposition 3D en ondelettes. In Workshop on Transform Based on Independent Component Analysis for Audio, Video and Hyperspectral Images Data Reduction and Coding, July 2006.
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La quantité de données produite par les capteurs hyperspectraux nécessite un algorithme de compression efficace qui reste à définir. Les propriétés statistiques particulières devraient permettre d'obtenir des algorithmes de compression efficaces. Étant données ses propriétés et sa faible complexité, la transformée en ondelettes est un candidat prometteur pour la décorrélation des images hyperspectrales. Ce papier propose une méthode pour trouver la décomposition en ondelettes optimale pour les images hyperspectrales et introduit la possibilité d'une décomposition non isotropique. La décomposition donnant le meilleur compromis débit-distortion est choisie. Cette décomposition donne de bien meilleures performances en terme de débit-distortion que la décomposition isotropique classique. L'inconvénient de cette décomposition optimale réside dans sa complexité importante. Une seconde décomposition, fixe cette fois, est définie et montre des performances quasi optimales tout en gardant une complexité faible
@InProceedings{Christophe2006TBICA,
Author = {Christophe, Emmanuel and Mailhes, Corinne and Duhamel, Pierre},
Title = {Décorrelation des images hyperspectrales avec une décomposition 3{D} en ondelettes},
BookTitle = {Workshop on {T}ransform {B}ased on {I}ndependent {C}omponent {A}nalysis for {A}udio, {V}ideo and {H}yperspectral {I}mages {D}ata {R}eduction and {C}oding},
Month = {July},
Year = {2006}
}