文献类型：期刊文献

中文题名：海洋遥感数据的矩阵重构优化行程——哈夫曼编码无损压缩

英文题名：Matrix Reconstruction Optimization Run Length for Ocean Remote Sensing Data:Huffman Encoding Lossless Compression

作者：付东洋[1];丁又专[1];侯骏雄[1];李宇隆[1];刘大召[1];张莹[1];王文芳[1]

机构：[1]广东海洋大学信息学院海洋遥感与信息技术实验室,广东湛江524088

年份：2014

卷号：33

期号：5

起止页码：52

中文期刊名：海洋技术

外文期刊名：Ocean Technology

收录：北大核心2011、北大核心

基金：国家海洋重大公益专项资助项目(201305019);国家自然科学基金资助项目(41340049);广东海洋大学博士基金资助项目(1112332);卫星海洋环境动力学国家重点实验室开放基金资助项目(JG1208;JG1319);浙江省博士后基金资助项目(BSH1301015)

语种：中文

中文关键词：海洋遥感数据;矩阵重构;优化行程编码;哈夫曼编码;无损压缩

外文关键词：ocean remote sensing data; matrix reconstruction; optimized RLE; Huffman encoding; lossless compression

中文摘要：在经典的行程编码压缩算法基础上,根据海洋遥感数据取值范围以及空间上相邻其值更易趋同的特点,提出了矩阵重构优化行程编码算法,并与哈夫曼编码算法相结合,实现了海洋遥感数据的高效压缩。经大量的海洋水色、水温遥感数据测试表明,该算法较常规的三元组、行程编码、LZW、单纯的哈夫曼编码压缩算法以及流行工具WinRAR相比,均具有更高的压缩效率和优势,可极大地节约海洋遥感数据的存储与共享空间,提高相关数据的网络传输发布效率及安全可靠性。

外文摘要：Based on the classic run-length encoding （RLE） compression algorithm, a novel algorithm of matrix reconstruction optimized RLE was proposed according to the characteristics of ocean remote sensing data and their range of values. This algorithm was combined with the Huffman coding to achieve high efficient compression of ocean remote sensing data. A large number of tests of ocean color and temperature sensing data show that the algorithm is more advantageous and efficient in compression than the regular 3-truples, RLE, LZW, Huffman coding and the popular tool of WinRAR. This algorithm can remarkably save the storage and sharing space for ocean remote sensing data, and improve the efficiency and safe reliability of network transmission and publication.