超光谱遥感图像压缩技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 图目录 | 第12-15页 |
| 表目录 | 第15-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-38页 |
| ·遥感技术简介 | 第16-23页 |
| ·图像压缩技术概述 | 第23-31页 |
| ·压缩编码基础 | 第23-25页 |
| ·图像压缩编码 | 第25-29页 |
| ·遥感图像压缩标准 | 第29-31页 |
| ·超光谱遥感图像压缩技术研究现状 | 第31-32页 |
| ·课题研究内容与研究意义 | 第32-35页 |
| ·研究内容 | 第33-34页 |
| ·研究意义 | 第34-35页 |
| ·论文结构与创新性说明 | 第35-38页 |
| 第2章 超光谱遥感图像特性分析 | 第38-50页 |
| ·引言 | 第38-41页 |
| ·空间相关性分析 | 第41-45页 |
| ·谱间相关性分析 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第3章 基于预测的超光谱遥感图像压缩 | 第50-64页 |
| ·引言 | 第50-51页 |
| ·超光谱遥感图像预测压缩算法概述 | 第51-54页 |
| ·基于最优波段选择的预测压缩算法 | 第54-62页 |
| ·算法描述 | 第54-58页 |
| ·实验结果 | 第58-62页 |
| ·讨论与分析 | 第62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 第4章 基于多尺度变换的超光谱遥感图像压缩 | 第64-86页 |
| ·引言 | 第64-66页 |
| ·超光谱遥感图像三维变换压缩算法 | 第66-73页 |
| ·DWT3D压缩算法 | 第66-69页 |
| ·KLT-DWT2D压缩算法 | 第69-73页 |
| ·多尺度几何分析及其压缩研究 | 第73-78页 |
| ·多尺度几何分析回顾 | 第74-75页 |
| ·Contourlet变换 | 第75-78页 |
| ·DWT-DFB自适应变换 | 第78-84页 |
| ·算法描述 | 第79-83页 |
| ·实验结果 | 第83-84页 |
| ·讨论与分析 | 第84页 |
| ·本章小结 | 第84-86页 |
| 第5章 基于字典学习稀疏表示的超光谱遥感图像压缩 | 第86-114页 |
| ·引言 | 第86-88页 |
| ·字典学习稀疏表示理论 | 第88-99页 |
| ·稀疏编码 | 第90-94页 |
| ·字典学习 | 第94-98页 |
| ·稀疏表示图像压缩 | 第98-99页 |
| ·基于K-SVD的超光谱遥感图像压缩算法 | 第99-113页 |
| ·算法描述 | 第100-104页 |
| ·实验结果 | 第104-111页 |
| ·讨论与分析 | 第111-113页 |
| ·本章小结 | 第113-114页 |
| 第6章 压缩感知超光谱遥感图像的后续压缩处理 | 第114-130页 |
| ·引言 | 第114-116页 |
| ·压缩感知理论 | 第116-119页 |
| ·压缩感知超光谱遥感图像及其预测压缩算法 | 第119-129页 |
| ·算法描述 | 第120-126页 |
| ·实验结果 | 第126-128页 |
| ·讨论与分析 | 第128-129页 |
| ·本章小结 | 第129-130页 |
| 第7章 总结与展望 | 第130-132页 |
| ·本文工作回顾 | 第130-131页 |
| ·研究内容展望 | 第131-132页 |
| 参考文献 | 第132-148页 |
| 致谢 | 第148-150页 |
| 攻读学位期间研究成果 | 第150-151页 |
