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基于模糊逻辑的高光谱图像压缩算法的研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-18页
   ·课题研究背景和意义第10-12页
   ·高光谱图像压缩的可能性第12页
   ·国内外在该方向上的研究现状第12-17页
     ·高光谱图像压缩技术的研究现状第12-15页
     ·基于感兴趣信息的高光谱图像压缩技术的研究现状第15-17页
   ·本文的主要研究内容及结构安排第17-18页
     ·本文的主要研究内容第17页
     ·本文的结构安排第17-18页
第2章 高光谱图像特性分析第18-33页
   ·引言第18页
   ·高光谱图像介绍第18-21页
   ·高光谱图像相关性分析第21-29页
     ·高光谱图像空间相关性分析第21-24页
     ·高光谱图像谱间相关性分析第24-29页
   ·高光谱图像信息量分析第29-30页
   ·诊断性光谱吸收特征第30-32页
   ·本章小结第32-33页
第3章 基于模糊逻辑的高光谱图像压缩技术研究第33-51页
   ·引言第33页
   ·最优谱间DPCM预测模型第33-35页
   ·基于模糊逻辑的预测模型第35-41页
     ·预备知识第35-37页
     ·光谱RLP模型第37-38页
     ·光谱FMP模型第38-41页
   ·RLP模型中关键参数的优化选取第41-44页
     ·分块大小的选择第41-42页
     ·预测长度的选择第42-43页
     ·每个波段预测器种类的选择第43-44页
   ·本文压缩技术的实验及结果分析第44-50页
     ·实验方案第44-45页
     ·实验结果及分析第45-50页
   ·本章小结第50-51页
第4章 基于BOI 保护的高光谱图像压缩系统的实现第51-59页
   ·引言第51页
   ·诊断性光谱吸收特征提取技术第51-56页
     ·基于单峰回归的诊断性吸收波段检测技术第51-56页
     ·光谱吸收特征参数提取第56页
   ·基于BOI 保护的压缩系统的实现第56-58页
   ·本章小结第58-59页
结论第59-61页
参考文献第61-67页
致谢第67页

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