實(shí)用高光譜遙感圖像壓縮

第一章 緒論 1.1 高光譜遙感技術(shù)簡(jiǎn)介 1.2 高光譜圖像壓縮的必要性 1.3 高光譜圖像壓縮技術(shù)研究進(jìn)展 1.3.1 高光譜圖像無損壓縮研究進(jìn)展 1.3.2 高光譜圖像有損壓縮研究進(jìn)展第二章 基于光譜分類的無損壓縮 2.1 高光譜圖像的相關(guān)性分析 2.1.1 高光譜圖像的譜間相關(guān)性 2.1.2 高光譜圖像的空間相關(guān)性 2.2 高光譜圖像壓縮的預(yù)處理 2.2.1 非監(jiān)督分類 2.2.2 波段排序 2.3 預(yù)測(cè)器設(shè)計(jì) 2.3.1 單波段、13個(gè)同類鄰點(diǎn)預(yù)測(cè) 2.3.2 多預(yù)測(cè)器框架第三章 基于分布式信源編碼的無損壓縮 3.1 分布式信源編碼簡(jiǎn)介 3.1.1 熵的概念 3.1.2 DSC的理論基礎(chǔ) 3.1.3 DSC的實(shí)現(xiàn) 3.2 基于DSC的高光譜圖像無損壓縮 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果.第四章 高光譜圖像有損壓縮的質(zhì)量評(píng)估 4.1 圖像質(zhì)量評(píng)估研究進(jìn)展 4.1.1 失真參數(shù)標(biāo)準(zhǔn) 4.1.2 統(tǒng)計(jì)衡量標(biāo)準(zhǔn) 4.1.3 敏感度相似的失真參數(shù)組合提取 4.1.4 圖像質(zhì)量評(píng)估發(fā)展趨勢(shì) 4.2 基于最優(yōu)性能的圖像質(zhì)量評(píng)估 4.2.1 光譜相似度量 4.2.2 基于最優(yōu)性能的質(zhì)量評(píng)估 4.2.3 有損壓縮方法 4.2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 4.2.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)論 4.3 基于參數(shù)提取的圖像質(zhì)量評(píng)估 4.3.1 基于C-mea聚類統(tǒng)計(jì)的性能評(píng)估 4.3.2 失真參數(shù)提取性能評(píng)估 4.4 高速數(shù)據(jù)壓縮設(shè)備測(cè)試系統(tǒng) 4.4.1 系統(tǒng)功能 4.4.2 系統(tǒng)的主要技術(shù)指標(biāo) 4.4.3 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方案 4.4.4 系統(tǒng)可拓展性分析第五章 基于獨(dú)立分量分析的有損壓縮 5.1 ICA簡(jiǎn)介 5.2 RVEIS—STD算法 5.2.1 虛擬維數(shù)及其估計(jì) 5.2.2 非監(jiān)督端元提取及FastICA初始化 5.2.3 VD的修正 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 5.3.1 改進(jìn)的CEM算子 5.3.2 實(shí)驗(yàn) 5.3.3 實(shí)驗(yàn)二第六章 基于感興趣區(qū)域編碼的有損壓縮 6.1 VEMICM 6.1.1 目標(biāo)探測(cè) 6.1.2 CFAR檢測(cè) 6.1.3 目標(biāo)區(qū)域的獲取 6.1.4 感興趣區(qū)域描述 6.2 感興趣區(qū)域編碼 6.2.1 感興趣區(qū)域系數(shù)的位移 6.2.2 小波域感興趣區(qū)域掩膜 6.3 高光譜圖像感興趣區(qū)域編碼 6.3.1 高光譜圖像的KLT 6.3.2 主分量的選取 6.3.3 碼率分配策略 6.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 6.4.1 實(shí)驗(yàn) 6.4.2 實(shí)驗(yàn)二參考文獻(xiàn)