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基于压缩感知的多光谱图像有损压缩技术研究

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-17页
   ·研究背景和意义第7-11页
     ·多光谱图像的特点第7-9页
     ·多光谱成像技术的发展与现状第9-10页
     ·多光谱图像的应用现状与瓶颈第10-11页
   ·多光谱图像压缩编码技术研究概况第11-15页
     ·二维图像压缩编码技术概况第11-12页
     ·三维图像编码技术概况第12-14页
     ·基于压缩感知的图像压缩技术概况第14-15页
   ·课题主要工作和论文结构安排第15-17页
第二章 压缩感知理论第17-25页
   ·引言第17页
   ·压缩感知理论简介第17-18页
   ·压缩感知的数学模型第18-20页
   ·压缩感知的关键要素第20-23页
     ·稀疏表示第21页
     ·非相关测量第21-22页
     ·非线性优化第22-23页
   ·小结第23-25页
第三章 多光谱图像有损压缩算法研究第25-33页
   ·KLT/WT-3D SPIHT 编码算法第25-27页
     ·空间 DWT 和谱间 KLT第25页
     ·3D-SPIHT 编码第25-27页
   ·3D DWT-3D SPECK 编码算法第27-30页
     ·三维小波变换第27-28页
     ·3D-SPECK 编码第28-30页
   ·本文提出的算法第30-32页
     ·3D-SPIHT 与 3D-SPECK 的对比分析第30页
     ·本文提出的算法第30-32页
   ·小结第32-33页
第四章 算法实现第一阶段——关键帧编码第33-47页
   ·波段分组第33-35页
     ·多光谱图像的相关性第33-34页
     ·波段分组第34-35页
   ·基于 CURVELET 变换的稀疏表示第35-42页
     ·小波分析的局限性第35-36页
     ·多尺度几何分析与 Curvelet 变换第36-40页
     ·实验结果第40-42页
   ·基于 ROMP 的非线性优化重建第42-46页
     ·ROMP 算法及其实现方法第42-44页
     ·实验结果第44-46页
   ·小结第46-47页
第五章 算法实现第二阶段——非关键帧编码第47-59页
   ·对非关键帧进行线性预测编码第47-50页
   ·SPIHT 编码第50-52页
     ·分层树集合分裂排序结构第50-51页
     ·编码实现方法第51-52页
   ·改进的预分配码流长度的算法第52-55页
     ·各波段码流预分配第52-53页
     ·SPIHT 算法第53页
     ·实验结果第53-55页
   ·算法仿真与分析第55-58页
   ·小结第58-59页
第六章 总结与展望第59-61页
致谢第61-63页
参考文献第63-68页

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