遥感云图感兴趣区域压缩算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 ROI提取研究现状 | 第15页 |
| 1.2.2 ROI掩模编码研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.3 ROI编码研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 论文的研究内容和结构安排 | 第17-20页 |
| 1.3.1 论文的研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 论文的结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 ROI编码相关技术 | 第20-28页 |
| 2.1 小波域ROI掩模的生成 | 第20-22页 |
| 2.2 位平面位移方法 | 第22-23页 |
| 2.3 基于小波变换的嵌入式编码 | 第23-25页 |
| 2.3.1 小波变换系数特点 | 第23页 |
| 2.3.2 SPIHT算法 | 第23-25页 |
| 2.3.3 图像恢复质量评价 | 第25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-28页 |
| 第三章 遥感云图ROI提取 | 第28-34页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 遥感云图ROI定义 | 第28页 |
| 3.3 基于小波变换的ROI提取方法 | 第28-31页 |
| 3.3.1 重要细节图提取 | 第29-30页 |
| 3.3.2 形态学操作优化 | 第30-31页 |
| 3.3.3 自适应阈值 | 第31页 |
| 3.4 实验与分析 | 第31-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 ROI掩模编码 | 第34-44页 |
| 4.1 方块编码 | 第34-35页 |
| 4.2 改进的方块编码 | 第35-38页 |
| 4.2.1 符号序列特点分析 | 第35页 |
| 4.2.2 基于部分游程的哈夫曼编码 | 第35-36页 |
| 4.2.3 实验与分析 | 第36-38页 |
| 4.3 灰度ROI掩模压缩框架 | 第38-43页 |
| 4.3.1 灰度ROI掩模的等价表示 | 第39-40页 |
| 4.3.2 信息量分析 | 第40-41页 |
| 4.3.3 灰度ROI掩模的压缩框架 | 第41-42页 |
| 4.3.4 实验与分析 | 第42-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 遥感云图ROI编码 | 第44-56页 |
| 5.1 引言 | 第44页 |
| 5.2 基于SPIHT算法的ROI编码 | 第44-45页 |
| 5.3 位平面位移方法改进 | 第45-48页 |
| 5.3.1 NSB位平面 | 第45页 |
| 5.3.2 基于NSB的位平面位移 | 第45-47页 |
| 5.3.3 NSB位平面的划分 | 第47-48页 |
| 5.4 基于集合判断的SPIHT算法 | 第48-50页 |
| 5.4.1 位平面位移冗余分析 | 第48-49页 |
| 5.4.2 集合判断 | 第49-50页 |
| 5.5 实验与分析 | 第50-54页 |
| 5.5.1 实验一 | 第50-52页 |
| 5.5.2 实验二 | 第52-54页 |
| 5.6 本章小结 | 第54-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第56-57页 |
| 6.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 作者简介 | 第64-65页 |
