| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·成像光谱仪 | 第9-10页 |
| ·超光谱图像 | 第10页 |
| ·课题意义 | 第10-11页 |
| ·压缩方法及其进展 | 第11-13页 |
| ·论文的工作及结构 | 第13-15页 |
| 第二章 超光谱图像特征分析及压缩理论 | 第15-27页 |
| ·超光谱图像的特性分析 | 第15-24页 |
| ·谱间相关性分析 | 第15-20页 |
| ·空间相关性分析 | 第20-24页 |
| ·超光谱图像压缩流程 | 第24-25页 |
| ·超光谱图像压缩指标 | 第25-26页 |
| ·压缩比和码率 | 第25页 |
| ·均方误差和峰值信噪比 | 第25-26页 |
| ·压缩速度 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 超光谱图像去相关变换及编码 | 第27-42页 |
| ·主成分分析去除谱间相关 | 第27页 |
| ·基于预测的DPCM 去除谱间相关 | 第27-28页 |
| ·小波变换去除空间相关 | 第28-35页 |
| ·小波变换的基本概念 | 第28-30页 |
| ·多分辨率分析和Mallat 算法 | 第30-31页 |
| ·提升小波变换 | 第31-35页 |
| ·嵌入式编码 | 第35-41页 |
| ·嵌入式零树编码（EZW） | 第35-39页 |
| ·多极树集合分裂算法（SPIHT） | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于主成分分析和小波变换的超光谱图像压缩 | 第42-53页 |
| ·压缩系统流程 | 第42页 |
| ·算法的改进 | 第42-45页 |
| ·分割分块的处理 | 第42-43页 |
| ·PCA 中保留适量的PC | 第43-45页 |
| ·非线性模型 | 第45-48页 |
| ·非线性模型的建立 | 第45-46页 |
| ·非线性模型的普适性 | 第46-48页 |
| ·算法的仿真结果及分析 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 基于谱间预测和小波变换的超光谱图像压缩及DSP 实现 | 第53-65页 |
| ·压缩系统流程 | 第53-54页 |
| ·算法在DSP 上的实现及优化 | 第54-61页 |
| ·DSP 开发流程 | 第54-55页 |
| ·基于预测的混合算法在DSP 上的实现 | 第55-56页 |
| ·基于压缩系统的优化 | 第56-61页 |
| ·压缩方案的测试结果及对比 | 第61-64页 |
| ·运算时间及重构图像 | 第61-64页 |
| ·与在PC 机进行对比 | 第64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-66页 |
| ·总结 | 第65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |