多光谱遥感图像压缩技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 概论 | 第7-14页 |
| ·数据压缩的必要性 | 第7-8页 |
| ·什么是数据压缩 | 第7页 |
| ·数据压缩的必要性 | 第7-8页 |
| ·图像压缩编码理论基础 | 第8-11页 |
| ·图像中的冗余信息 | 第8-9页 |
| ·图像压缩编码技术分类 | 第9页 |
| ·图像压缩编码方法概述 | 第9-10页 |
| ·图像压缩系统的性能评价 | 第10-11页 |
| ·多光谱遥感图像压缩技术介绍 | 第11-13页 |
| ·多光谱遥感图像压缩的意义 | 第11-12页 |
| ·遥感图像压缩技术分类 | 第12页 |
| ·常用的遥感图像压缩技术 | 第12-13页 |
| ·论文的主要内容 | 第13-14页 |
| 第二章 信息编码理论 | 第14-25页 |
| ·统计编码 | 第14-21页 |
| ·自信息量和一阶熵 | 第14-15页 |
| ·统计编码的基础 | 第15-16页 |
| ·常见的统计编码方法 | 第16-21页 |
| ·变换编码 | 第21-25页 |
| ·联合熵与条件熵 | 第22-23页 |
| ·变换编码的理论基础 | 第23-25页 |
| 第三章 基于变换的多光谱遥感图像压缩方法 | 第25-40页 |
| ·多光谱图像压缩方法现状 | 第25页 |
| ·KLT理论 | 第25-26页 |
| ·多光谱遥感图像KLT及其统计特征分析 | 第26-28页 |
| ·小波分析 | 第28-32页 |
| ·小波分析的基本理论 | 第28-30页 |
| ·整型小波变换 | 第30-32页 |
| ·基于KLT／IWT的多光谱遥感图像压缩算法 | 第32-40页 |
| ·算法的依据 | 第32页 |
| ·算法的实现 | 第32-34页 |
| ·实验结果及分析 | 第34-40页 |
| 第四章 神经网络在多光谱遥感图像压缩中的应用 | 第40-47页 |
| ·人工神经网络用于图像压缩的优越性 | 第40页 |
| ·基于神经网络的主分量分析编码 | 第40-47页 |
| ·用Oja算法提取第一主分量 | 第41-42页 |
| ·用自适应主分量提取算法提取其余主分量 | 第42-43页 |
| ·算法的实现 | 第43-44页 |
| ·实验结果及分析 | 第44-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·总结 | 第47-48页 |
| ·展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
