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星载多光谱遥感图像压缩技术研究

论文创新点第1-9页
摘要第9-10页
ABSTRACT第10-12页
1 绪论第12-26页
   ·研究背景及意义第12-13页
   ·多谱段遥感成像发展及压缩要求第13-17页
     ·多谱段遥感成像技术的发展第13-15页
     ·遥感图像星上压缩的要求第15-17页
   ·星载遥感图像压缩的研究现状第17-24页
     ·传统图像压缩编码国内外研究现状第17-20页
     ·多谱段图像编码技术及星载图像压缩研究现状第20-22页
     ·遥感图像压缩的非传统方法研究现状第22-24页
   ·本文的内容安排第24-25页
   ·本章小结第25-26页
2 经典遥感图像压缩的基本理论及方法研究第26-69页
   ·引言第26页
   ·多谱段遥感图像特点分析第26-30页
   ·遥感图像压缩方法分类概述第30-39页
     ·预测编码第30-32页
     ·变换域编码第32-38页
     ·矢量量化编码第38-39页
   ·基于小波变换的遥感图像压缩第39-61页
     ·提升小波与图像处理第39-42页
     ·小波变换与位平面编码第42-44页
     ·基于零树结构的图像压缩算法第44-48页
     ·基于零块的图像压缩算法第48-54页
     ·多阶自适应算术编码第54-56页
     ·3维图像的小波变换算法第56-61页
   ·多谱段遥感有损压缩方案研究第61-65页
     ·应用3维扩展变换的改进压缩方案第61-63页
     ·应用组合变换的多光谱压缩方案第63-64页
     ·适合硬件实现的位平面编码改进第64-65页
   ·仿真与实验第65-68页
   ·本章小结第68-69页
3 CCSDS MHDC多谱段遥感图像无损压缩技术研究第69-86页
   ·引言第69页
   ·基于多谱段预测的CCSDS MHDC无损压缩第69-77页
     ·CCSDS MHDC概述第69-70页
     ·CCSDS MHDC 123.b推荐标准第70-77页
   ·CCSDS MHDC预测器的性能研究第77-83页
     ·LMS自适应滤波与FL可调参数第77-80页
     ·多光谱FL预测器可调参数的测试第80-82页
     ·无损MHDC方案其它可设置参数第82-83页
     ·无损MHDC多光谱压缩性能测试第83页
   ·预测方式的改进及实验结果第83-85页
     ·无损MHDC各配置与参数的选取第83-84页
     ·基于V扫描的无损MHDC方法及效果第84-85页
   ·本章小结第85-86页
4 压缩感知理论下的遥感图像重构第86-117页
   ·引言第86-87页
   ·信号的稀疏表达与压缩感知第87-89页
     ·K稀疏信号第87页
     ·压缩感知基本理论第87-88页
     ·测量矩阵第88-89页
     ·信号的稀疏表达与冗余字典第89页
   ·稀疏约束下的信号重构第89-96页
     ·l_1范数的凸优化算法第90-92页
     ·阈值迭代方法第92-94页
     ·投影Landweber迭代第94-95页
     ·其它优化算法第95-96页
   ·压缩感知在成像中的应用第96-97页
   ·压缩感知应用于多谱段遥感的探讨第97-100页
     ·CS图像获取与重构的应用方案与不足第97-99页
     ·多谱段遥感的压缩感知应用框架第99-100页
   ·基于分块CS和多谱段预测的遥感图像获取与重构第100-105页
     ·分块压缩感知的SPL算法流程第101-102页
     ·双树复小波第102-103页
     ·联合FL预测的多光谱分块压缩感知重构过程第103-105页
   ·仿真和实验第105-110页
   ·MFL预测残差与感知重建的联合优化第110-114页
     ·2 范数约束下的预测残差重建研究第110-111页
     ·不同条件下收敛约束的参数选择第111-112页
     ·优化预测残差的多谱段迭代感知重构方案第112-114页
   ·进一步实验及分析第114-116页
   ·本章小结第116-117页
5 总结与展望第117-119页
   ·全文总结第117页
   ·进一步展望第117-119页
参考文献第119-131页
攻读博士期间发表的论文及科研项目情况第131-132页
致谢第132页

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