Crisp and Fuzzy Adaptive Spectral Predictions for Lossless and Near-Lossless Compression of Hyperspectral Imagery (Articolo in rivista)

Type

• Prodotto della ricerca (Classe)
• Articolo in rivista (Classe)

Label

• Crisp and Fuzzy Adaptive Spectral Predictions for Lossless and Near-Lossless Compression of Hyperspectral Imagery (Articolo in rivista) (literal)

Anno

• 2007-01-01T00:00:00+01:00 (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#doi

• 10.1109/LGRS.2007.900695 (literal)

Alternative label

• Bruno Aiazzi; Luciano Alparone; Stefano Baronti; Cinzia Lastri (2007)
  Crisp and Fuzzy Adaptive Spectral Predictions for Lossless and Near-Lossless Compression of Hyperspectral Imagery
  in IEEE geoscience and remote sensing letters (Print); IEEE-Institute Of Electrical And Electronics Engineers Inc., Piscataway (Stati Uniti d'America)
  (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#autori

• Bruno Aiazzi; Luciano Alparone; Stefano Baronti; Cinzia Lastri (literal)

Pagina inizio

• 532 (literal)

Pagina fine

• 536 (literal)

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• http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=4317518&tag=1 (literal)

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• 4 (literal)

Rivista

• IEEE geoscience and remote sensing letters (Rivista)

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• 5 (literal)

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• 4 (literal)

Note

• Scopu (literal)
• ISI Web of Science (WOS) (literal)
• Google Scholar (literal)

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• Istituto di Fisica Applicata \"Nello Carrara,\" CNR Area della Ricerca di Firenze Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni, Università di Firenze Istituto di Fisica Applicata \"Nello Carrara,\" CNR Area della Ricerca di Firenze Istituto di Fisica Applicata \"Nello Carrara,\" CNR Area della Ricerca di Firenze (literal)

Titolo

• Crisp and Fuzzy Adaptive Spectral Predictions for Lossless and Near-Lossless Compression of Hyperspectral Imagery (literal)

Abstract

• This letter presents an original approach that exploits classified spectral prediction for lossless/near-lossless hyperspectral-image compression. Minimum-mean-square-error spectral predictors are calculated, one for each small spatial block of each band, and are classified (clustered) to yield a user-defined number of prototype predictors that are capable of matching the spectral eatures of different classes of pixel spectra for each wavelength. Such predictors are used to achieve a prediction, either crisp or fuzzy. Unlike most of the methods reported in the literature, the proposed approach exploits a purely spectral prediction that is suitable in compressing the data in bandinterleaved-by-line format, as they are available at the output of the onboard instrument. In that case, the training phase, i.e., clustering and refining of predictors for each wavelength, may be moved offline. Experimental results on Airborne Visible InfraRed Imaging Spectrometer data show improvements over the most advanced methods in the literature, with a computational complexity that is far lower than that of analogous methods by the same and other authors. (literal)

Editore

• IEEE-Institute Of Electrical And Electronics Engineers Inc. (Editore)

Prodotto di

• Sistemi, metodi di elaborazione ed applicazioni di telerilevamento aerospaziale (ICT.P10.005.001) (Modulo)
• Institute of applied physics \"Nello Carrara\" (IFAC) (Istituto)

Autore CNR

• LUCIANO ALPARONE (Unità di personale esterno)
• STEFANO BARONTI (Unità di personale interno)
• BRUNO AIAZZI (Unità di personale interno)
• CINZIA LASTRI (Unità di personale esterno)

Insieme di parole chiave

• Keywords of "Crisp and Fuzzy Adaptive Spectral Predictions for Lossless and Near-Lossless Compression of Hyperspectral Imagery" (Insieme di parole chiave)

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Autore CNR di

• BRUNO AIAZZI (Unità di personale interno)
• STEFANO BARONTI (Unità di personale interno)
• LUCIANO ALPARONE (Unità di personale esterno)
• CINZIA LASTRI (Unità di personale esterno)

Prodotto

• Institute of applied physics \"Nello Carrara\" (IFAC) (Istituto)
• Sistemi, metodi di elaborazione ed applicazioni di telerilevamento aerospaziale (ICT.P10.005.001) (Modulo)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#rivistaDi

• IEEE geoscience and remote sensing letters (Rivista)

Editore di

• IEEE-Institute Of Electrical And Electronics Engineers Inc. (Editore)

Insieme di parole chiave di

• Keywords of "Crisp and Fuzzy Adaptive Spectral Predictions for Lossless and Near-Lossless Compression of Hyperspectral Imagery" (Insieme di parole chiave)