【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及基于多级域相似性引导的遥感图像压缩方法。
技术介绍
1、遥感图像是地球表面信息的数字化呈现[1][2]([1]fang h,guo s,wang x,etal.automatic urban scene-level binary change detection based on a novelsample selection approach and advanced triplet neural network[j].ieeetransactions on geoscience and remote sensing,2023,61:1-18.[2]zhao y,chen p,chen z,et al.a triple-stream network with cross-stage feature fusion forhigh-resolution image change detection[j].ieee transactions on geoscience andremote sensing,2023,61:1-17.)，具备许多普通图像难以反映的地物特性，包括地表覆盖类型、地形、地貌、温度等；因此，它被广泛的应用于环境监测、气象学、地质科学等诸多领域[3-6]([3]tangw,he f,bashirak,et al.aremote sensing image rotation objectdetection approach for real-time environmental monitoring[
2、目前，常见的传统图像压缩方法取得了一些成果。例如，báscones等人提出了一种将主成分分析和jpeg2000[10]([10]jpeg2000official software openjpeg,https://jpeg.org/jpeg2000/software.html)结合起来压缩高光谱图像数据的方法[11]([11]báscones d,gonzález c,mozos d.hyperspectral image compression using vectorquantization,pcaand jpeg2000[j].remote sensing,2018,10(6):907.)。此外，有着更优越性能的bpg[12]([12]f.bellard.bpg image format.[online].available:http://bellard.org/bpg/)和webp[13]([13]maldonado m,webp j.a new web oriented imageformat.universitat oberta de catalunya,2010[j].)在图像压缩领域也随之诞生。其中，jpeg[14]([14]wallace g k.the jpeg still picture compression standard[j].communications ofthe acm,1991,34(4):30-44.)和jpeg2000由三个部分组成，包括图像变换、量化和熵编码。总体来说，首先，对图像进行压缩和去量化。其次，通过量化保留具有价值较大的信息。最后，利用熵编码对解相关系数进行压缩。传统的图像压缩方法可以被分为基于矢量量化的算法[15]([15]wang z,nasrabadi n m,huang t s.spatial–spectralclassification of hyperspectral images using discriminative dictionarydesigned by learning vector本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于多级域相似性引导的遥感图像压缩方法，其特征在于：所述方法具体过程为：
2.根据权利要求1所述的基于多级域相似性引导的遥感图像压缩方法，其特征在于：所述步骤一中基于多级域相似性增强引导的遥感图像压缩网络MDSNet具体处理过程为：
3.根据权利要求2所述的基于多级域相似性引导的遥感图像压缩方法，其特征在于：所述第一GDN输出特征InputB输入编码多通道信息提取模块MIEM，编码多通道信息提取模块MIEM输出特征D；具体处理过程为：
4.根据权利要求3所述的基于多级域相似性引导的遥感图像压缩方法，其特征在于：所述第六3×3二维卷积层输出特征InputA输入编码多级特征交互模块MFIM；
5.根据权利要求4所述的基于多级域相似性引导的遥感图像压缩方法，其特征在于：所述特征G输入GIE-AM，GIE-AM输出特征H；
6.根据权利要求5所述的基于多级域相似性引导的遥感图像压缩方法，其特征在于：所述特征InputC输入解码多通道信息提取模块MIEM，解码多通道信息提取模块MIEM输出特征N；
7.根据权利要求
8.根据权利要求7所述的基于多级域相似性引导的遥感图像压缩方法，其特征在于：所述特征J输入GIE-AM，GIE-AM输出特征K；
9.根据权利要求8所述的基于多级域相似性引导的遥感图像压缩方法，其特征在于：所述步骤二中基于多级域相似性增强引导的遥感图像压缩网络MDSNet对待测遥感图像进行压缩，得到压缩后的待测遥感图像；
10.根据权利要求9所述的基于多级域相似性引导的遥感图像压缩方法，其特征在于：所述Lossδ的工作过程表示为：
...【技术特征摘要】
1.基于多级域相似性引导的遥感图像压缩方法，其特征在于：所述方法具体过程为：
2.根据权利要求1所述的基于多级域相似性引导的遥感图像压缩方法，其特征在于：所述步骤一中基于多级域相似性增强引导的遥感图像压缩网络mdsnet具体处理过程为：
3.根据权利要求2所述的基于多级域相似性引导的遥感图像压缩方法，其特征在于：所述第一gdn输出特征inputb输入编码多通道信息提取模块miem，编码多通道信息提取模块miem输出特征d；具体处理过程为：
4.根据权利要求3所述的基于多级域相似性引导的遥感图像压缩方法，其特征在于：所述第六3×3二维卷积层输出特征inputa输入编码多级特征交互模块mfim；
5.根据权利要求4所述的基于多级域相似性引导的遥感图像压缩方法，其特征在于：所述特征g输入gie-am，gie-am输出特征h；
<...【专利技术属性】
技术研发人员：石翠萍，施凯杰，朱飞，曾泽鑫，苗凤娟，靳展，
申请(专利权)人：齐齐哈尔大学，
类型：发明
国别省市：
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