基于混合超先验的高光谱遥感图像压缩方法、设备及产品

本发明公开了一种基于混合超先验的高光谱遥感图像压缩方法、设备及产品，利用基于CNN和MLP的主干分析网络和合成网络来进行原始图像和紧致潜在表示之前的转换，获得较好的潜在表示特征。此外，使用了空间‑通过到注意力模块，进一步增强CNN与MLP混合网络模块的表征能力，深入挖掘高光谱图像中的冗余信息。在熵模型构建时，使用了基于CNN的超先验挖掘局部冗余信息，使用基于Transformer的超先验提取非局部冗余信息，将二者进行融合，对熵模型的参数进行预测，提升了熵模型构建的准确性，从而提升了最终的图像压缩性能。