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基于谱间相关性的高光谱图像压缩方法研究

第一章 绪论第1-11页
   ·高光谱图像压缩的意义第6-7页
   ·高光谱图像压缩的可行性第7-8页
   ·高光谱图像压缩技术的现状第8-9页
   ·本文主要内容和章节安排第9-11页
第二章 高光谱图像数据特征第11-19页
   ·高光谱图像与自然图像第11页
   ·高光谱图像的数据特点第11-19页
     ·高光谱图像谱段间统计冗余特点第12-15页
     ·高光谱图像的空间冗余特点第15-17页
     ·高光谱图像谱间的结构冗余特点第17-19页
第三章 K-L变换理论及近似K-L变换思想第19-37页
   ·K-L变换的基础知识第19-21页
   ·高光谱图像K-L变换的过程第21-22页
   ·高光谱图像K-L变换的数据特点第22-35页
   ·高光谱图像近似K-L变换思想第35-37页
第四章 小波理论及其在高光谱图像压缩中的应用第37-42页
   ·离散小波和正交小波第37-40页
     ·二进小波和二进小波变换第37-38页
     ·正交小波和小波级数第38-40页
   ·双正交小波变换第40页
   ·高光谱图像的二维小波变换第40-41页
   ·小波的性能特征与小波基的选择第41-42页
第五章 嵌入式编码和SPIHT算法简介第42-50页
   ·嵌入式零树小波编码算法EZW第42-44页
     ·零树预测第43页
     ·用零树结构编码重要图第43页
     ·逐次逼近量化第43-44页
     ·EZW算法分析第44页
   ·分层树集合分割排序SPIHT第44-48页
     ·空间方向树结构第45-46页
     ·集合分割和排序过程第46页
     ·算法流程第46-48页
   ·三维SPIHT及其在高光谱图像压缩中的应用第48-50页
     ·三维SPIHT第48-49页
     ·三维SPIHT及其在高光谱图像压缩中的应用第49-50页
第六章 实验分析与结论第50-64页
   ·概述第50-51页
   ·各算法实验流程第51-56页
     ·标准K-L+二维单波段小波变换+二维SPIHT压缩第51-52页
     ·标准K-L+二维多波段小波变换+二维SPIHT压缩第52-53页
     ·三维小波变换+三维SPIHT压缩第53-54页
     ·近似K-L+单波段小波变换+SPIHT压缩第54-56页
   ·实验结果及比较第56-61页
   ·实验结论第61-64页
第七章 总结与展望第64-66页
   ·总结第64页
   ·不足之处及相关讨论第64-65页
   ·今后的展望第65-66页
参考文献第66-69页

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