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基于预测的高光谱图像无损压缩算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-16页
第一章 绪论第16-28页
    1.1 研究背景第16-19页
        1.1.1 遥感技术第16-17页
        1.1.2 高光谱遥感成像关键技术第17-18页
        1.1.3 静态图像压缩编码第18-19页
    1.2 高光谱图像的特点及应用第19-21页
        1.2.1 高光谱图像的特点第19-21页
        1.2.2 高光谱图像的应用第21页
    1.3 高光谱图像压缩技术第21-23页
        1.3.1 高光谱图像无损压缩的意义第21页
        1.3.2 压缩技术研究现状第21-23页
    1.4 图像压缩技术的性能评价标准第23-25页
        1.4.1 图像压缩质量评估第24-25页
        1.4.2 压缩比的定义第25页
        1.4.3 算法复杂度第25页
    1.5 论文主要工作及内容安排第25-28页
第二章 高光谱图像的特征分析第28-34页
    2.1 引言第28页
    2.2 空间相关性分析第28-29页
    2.3 谱间相关性分析第29-32页
        2.3.1 统计相关性第29-30页
        2.3.2 结构相关性第30-31页
        2.3.3 定量分析第31-32页
    2.4 高光谱图像的信息量分析第32-33页
    2.5 本章小结第33-34页
第三章 无损压缩理论及标准第34-44页
    3.1 数据压缩理论基础第34-35页
    3.2 无损预测压缩第35-36页
    3.3 编码模型第36-38页
        3.3.1 霍夫曼(Huffman)编码第36页
        3.3.2 算术编码第36-37页
        3.3.3 区间编码第37页
        3.3.4 游程编码第37-38页
    3.4 图像压缩标准第38-43页
        3.4.1 JPEG标准第38-40页
        3.4.2 JPEG-LS标准第40-41页
        3.4.3 JPEG2000标准第41-42页
        3.4.4 MHDC标准第42-43页
    3.5 本章小结第43-44页
第四章 基于对角边缘和上下文排序的预测无损压缩算法第44-54页
    4.1 谱内预测第44-46页
        4.1.1 中值预测第44-45页
        4.1.2 对角边缘预测第45-46页
    4.2 基于上下文排序的预测算法第46-48页
        4.2.1 SLSQ预测第46-47页
        4.2.2 上下文排序预测第47-48页
    4.3 空谱联合无损预测算法第48-49页
    4.4 实验结果分析第49-52页
        4.4.1 参数选择第49-50页
        4.4.2 实验压缩结果第50-51页
        4.4.3 复杂度分析第51-52页
    4.5 本章小结第52-54页
第五章 基于参考波段选择的改进C-DPCM-APL无损预测压缩算法第54-64页
    5.1 C-DPCM-APL算法第54-57页
        5.1.1 C-DPCM-APL算法介绍第54-55页
        5.1.2 C-DPCM-APL算法分析第55-57页
    5.2 基于参考波段选择的改进C-DPCM-APL无损预测压缩算法第57-59页
    5.3 实验结果分析第59-63页
        5.3.1 参数选择第59-60页
        5.3.2 实验压缩结果第60-62页
        5.3.3 复杂度分析第62-63页
    5.4 本章小结第63-64页
第六章 结束语第64-66页
参考文献第66-70页
致谢第70-72页
作者简介第72-73页

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