Multilevel split regression wavelet analysis for lossless compression of remote sensing data
Álvarez-Cortés, Sara (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Enginyeria de la Informació i de les Comunicacions)
Bartrina Rapesta, Joan (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Enginyeria de la Informació i de les Comunicacions)
Serra Sagristà, Joan (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Enginyeria de la Informació i de les Comunicacions)

Fecha:	2018
Resumen:	Spectral redundancy is a key element to be exploited in compression of remote sensing data. Combined with an entropy encoder, it can achieve competitive lossless coding performance. One of the latest techniques to decorrelate the spectral signal is the regression wavelet analysis (RWA). RWA applies a wavelet transform in the spectral domain and estimates the detail coeffi- cients through the approximation coefficients using linear regres- sion. RWA was originally coupled with JPEG 2000. This letter introduces a novel coding approach, where RWA is coupled with the predictor of CCSDS-123. 0-B-1 standard and a lightweight contextual arithmetic coder. In addition, we also propose a smart strategy to select the number of RWA decomposition levels that maximize the coding performance. Experimental results indicate that, on average, the obtained coding gains vary between 0. 1 and 1. 35 bits-per-pixel-per-component compared with the other state- of-the-art coding techniques.
Ayudas:	Ministerio de Economía y Competitividad TIN2015-71126-R Agència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de Recerca 2017/SGR-463
Derechos:	Aquest material està protegit per drets d'autor i/o drets afins. Podeu utilitzar aquest material en funció del que permet la legislació de drets d'autor i drets afins d'aplicació al vostre cas. Per a d'altres usos heu d'obtenir permís del(s) titular(s) de drets.
Lengua:	Anglès
Documento:	Article ; recerca ; Versió acceptada per publicar
Materia:	Lossless coding ; Predictive coding ; Spectral decorrelation
Publicado en:	IEEE geoscience and remote sensing letters, Vol. 15 issue 10 (Oct. 2018) , p. 1540-1544, ISSN 1545-598X

DOI: 10.1109/LGRS.2018.2850938

Postprint 6 p, 344.1 KB

El registro aparece en las colecciones:
Documentos de investigación > Documentos de los grupos de investigación de la UAB > Centros y grupos de investigación (producción científica) > Ingeniería > Group on Interactive Coding of Images (GICI)
Artículos > Artículos de investigación
Artículos > Artículos publicados