| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 问题由来 | 第10页 |
| 1.2 光谱图像的特征 | 第10-12页 |
| 1.3 研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3.1 光谱成像的方法 | 第12-13页 |
| 1.3.2 光谱压缩的主要方法 | 第13-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 移动光谱视频采集系统 | 第18-26页 |
| 2.1 光谱采集传输结构 | 第18-20页 |
| 2.2 双相机配准 | 第20-24页 |
| 2.3 无线传输及恢复重建 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于普通视频压缩算法的光谱压缩 | 第26-43页 |
| 3.1 普通视频色彩格式及转换 | 第26-28页 |
| 3.2 基于传统视频压缩算法的光谱压缩 | 第28-32页 |
| 3.3 稀疏光谱图像的切片压缩 | 第32-38页 |
| 3.4 基于INTEL QSV的光谱视频硬件压缩方法 | 第38-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 基于深度学习的光谱视频压缩 | 第43-52页 |
| 4.1 深度学习框架介绍 | 第43-46页 |
| 4.2 光谱视频无损压缩 | 第46-49页 |
| 4.3 光谱视频有损压缩 | 第49-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 光谱压缩质量评估 | 第52-59页 |
| 5.1 光谱数据的典型应用 | 第52-54页 |
| 5.2 光谱视频压缩质量评估 | 第54-55页 |
| 5.3 光谱视频压缩下的光谱应用 | 第55-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 在校期间成果 | 第68-69页 |