| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-23页 |
| ·课题背景及研究的目的意义 | 第10-13页 |
| ·传统二维图像压缩技术综述 | 第13-17页 |
| ·JPEG与JPEG2000 | 第13-15页 |
| ·矢量量化压缩技术 | 第15-16页 |
| ·感兴趣区域压缩技术 | 第16-17页 |
| ·高光谱遥感图像压缩技术综述 | 第17-21页 |
| ·高光谱图像无损压缩研究进展 | 第17-18页 |
| ·高光谱图像有损压缩研究进展 | 第18-21页 |
| ·本文的主要工作 | 第21-23页 |
| ·本文的研究内容 | 第21页 |
| ·本文的主要创新点 | 第21-23页 |
| 2 高光谱遥感图像特性分析 | 第23-37页 |
| ·高光谱遥感图像数据格式分析 | 第23-26页 |
| ·实验采用的高光谱遥感图像介绍 | 第23-24页 |
| ·高光谱遥感图像的数据格式 | 第24-26页 |
| ·高光谱图像的空间相关性分析 | 第26-31页 |
| ·高光谱遥感图像的谱间相关性分析 | 第31-34页 |
| ·高光谱遥感图像的信息量分析 | 第34-37页 |
| 3 高光谱遥感图像兴趣体提取 | 第37-57页 |
| ·感兴趣区域的提取 | 第37-40页 |
| ·FastICA独立分量提取过程 | 第38-39页 |
| ·FastICA目标分割 | 第39页 |
| ·ROI提取实验 | 第39-40页 |
| ·感兴趣波段的提取 | 第40-55页 |
| ·面向地物分类的BOI提取 | 第40-50页 |
| ·面向目标识别的BOI提取 | 第50-55页 |
| ·面向应用的高光谱遥感图像兴趣体自动提取流程 | 第55-57页 |
| 4 基于小波Contourlet和兴趣体保护的高光谱遥感图像压缩 | 第57-76页 |
| ·小波在图像压缩中的应用 | 第57-67页 |
| ·小波理论发展现状 | 第57-63页 |
| ·小波变换的图像压缩编码 | 第63-67页 |
| ·基于小波Contourlet变换的图像压缩算法 | 第67-72页 |
| ·小波基函数的选择 | 第67-68页 |
| ·基于小波变换的Contourlet变换 | 第68-69页 |
| ·基于小波Contourlet变换的图像压缩算法 | 第69-72页 |
| ·基于兴趣体保护的高光谱图像压缩 | 第72-76页 |
| ·兴趣体图像编解码 | 第72-73页 |
| ·基于兴趣体保护的压缩实验 | 第73-76页 |
| 5 高光谱遥感图像压缩质量评价 | 第76-87页 |
| ·客观失真参数标准 | 第76-79页 |
| ·近似敏感度失真参数组合提取 | 第79页 |
| ·统计衡量标准 | 第79-80页 |
| ·应用效果对比评价 | 第80-87页 |
| 结论 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-104页 |
| 附录A 本文常见缩写词 | 第104-105页 |
| 作者简历 | 第105-107页 |
| 学位论文数据集 | 第107-108页 |
| 附件 | 第108页 |