Compression of hyperspectral images using adaptive luminance transform

Can, Ergün; Karaca, Ali Can; Danisman, Mehmetali; Urhan, Oğuzhan; Güllü, M. Kemal

doi:10.1109/siu.2018.8404763

Cited by 1 publication

(2 citation statements)

References 3 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Bant imgelerinin birbirine benzer hale getirilmesi ile 3D-DCT sonrasında elde edilen katsayıların daha yoğun enerjiye sahip olması, dolayısıyla daha yüksek sıkıştırma verimliliği elde edilmesi mümkündür. Yakın zamanda yapılmış olan çalışmada 3D-DCT öncesinde ışıklılık dönüşümünün kullanılmasının sıkıştırma performansını arttırdığı gösterilmiştir [25], [28]- [31]. Yöntemin ilk adımında verideki her bant görüntüsünün birbiriyle olan ilinti değerleri hesaplanarak ilinti matrisi oluşturulur.…”

Section: öNerilen Yöntemunclassified

“…Yapılmış olan bir diğer çalışmada ise hiperspektral görüntülerin tensör ayrıştırması ve DCT'nin birlikte kullanıldığı hibrit bir yöntem ile sıkıştırılması önerilmektedir [23]. Literatürde yer alan diğer çalışmalarda yapılan iyileştirmelerin 3D-DCT işlemi sonrasındaki nicemleme veya entropi kodlama işlemleri sırasında gerçekleştirildiği de görülmektedir [25], [28]- [31]. Buradan hareketle, hem ayrık dalgacık dönüşümü hem de ayrık kosinüs dönüşümü temelli sıkıştırma yöntemleri incelendiğinde uygun bir ön işlem veya son işlem ile sıkıştırma performansının arttırılabildiği görülmektedir.…”

Section: Introductionunclassified

See 1 more Smart Citation

Compression of hyperspectral images using automatic adaptive luminance transform and 3D-DCT method

Can¹,

Karaca²,

Urhan³

et al. 2020

Pamukkale J Eng Sci

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Hiperspektral görüntüleme, farklı uygulama alanlarındaki kullanımı ile son yıllarda oldukça popüler bir konu haline gelmiştir. Yüksek depolama alanlarına ihtiyaç duyan hiperspektral görüntülerin yüksek verim ve kalite ile sıkıştırılması gerekmektedir. Bu çalışmada, hiperspektral görüntülerin kayıplı sıkıştırılması için otomatik uyarlamalı ışıklılık dönüşümü ve üç-boyutlu ayrık kosinüs dönüşümünü (3D-DCT) kullanan özgün bir yöntem önerilmektedir. Önerilen yöntemde ilk olarak hiperspektral verideki spektral bantlar gruplanmış ve ön işlem olarak otomatik uyarlamalı ışıklılık dönüşümü uygulanmıştır. Elde edilen her bant grubu ayrık kosinüs dönüşümü ve sonrasında Huffman kodlama kullanılarak sıkıştırılmıştır. Önerilen ışıklılık dönüşümünün amacı, bir grup içindeki bant imgeleri arasındaki ışıklılık ve karşıtlık farklılıklarını azaltarak sıkıştırma performansının arttırılmasını sağlamaktır. Deneysel sonuçlarda, Cuprite, Moffett Field, Jasper Ridge ve Pavia University hiperspektral görüntüleri üzerinde önerilen yöntem, ışıklılık dönüşümünün farklı versiyonları ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sinyal-gürültü oranı ve ortalama spektral açı uzaklığı gibi ölçütler kullanılarak yapılmıştır. Bunun yanında, sıkıştırılan verideki anomali ve hedef tespiti başarımları da karşılaştırılmıştır. Önerilen yöntemin, 3D-DCT sıkıştırma performansını özellikle düşük bit oranlarında ortalama %40 oranına kadar arttırdığı gösterilmiştir.In recent years, hyperspectral imaging has become a very popular subject with its use in different application areas. Hyperspectral images that require high storage areas need to be compressed with high efficiency and quality. In this study, a novel method that uses automatic adaptive luminance transform and three-dimensional discrete cosine transform (3D-DCT) for lossy compression of hyperspectral images is proposed. Firstly, spectral bands in hyperspectral image are grouped and automatic adaptive luminance transform is performed as a preprocessing stage in the proposed method. Each group is compressed by using DCT and Huffman encoding. The aim of the proposed luminance transform is to increase compression performance by decreasing luminance and contrast differences between band images in a group. In the experimental results, the proposed method and different versions of luminance transform are compared on Cuprite, Moffet Field, Jasper Ridge and Pavia University hyperspectral images. Comparison is carried out using signal-to-noise ratio and average spectral distance metrics. Besides, anomaly and target detection performances are also compared for compressed images. The proposed method has been shown to increase compression performance of 3D-DCT up to an average of 40% rate, especially at low bit rates.

show abstract

Section: öNerilen Yöntemunclassified