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基于小波变换的遥感图像压缩技术研究

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 前言第10-16页
   ·遥感图像压缩的需求分析第10页
   ·基于小波的图像压缩历史第10-13页
     ·小波理论的发展回顾第11页
     ·基于小波的图像压缩的发展第11-13页
   ·研究现状与存在的问题第13-14页
     ·研究现状第13-14页
     ·压缩技术在遥感领域的不足第14页
   ·本文的主要内容第14-16页
第二章 图像压缩概论第16-44页
   ·图像压缩的可行性第16页
   ·图像压缩的理论基础第16-18页
   ·图像压缩的传统方法第18-24页
     ·无损压缩第18-21页
     ·有损压缩第21-24页
   ·基于小波的图像压缩第24-42页
     ·小波变换理论第24-30页
       ·一维小波变换第24-26页
       ·二维图像小波变换第26-28页
       ·提升小波快速算法第28-30页
     ·小波系数的特点第30-33页
       ·小波系数能量分析第30-32页
       ·小波系数数据结构分析第32-33页
     ·常用小波编码第33-42页
       ·嵌入式零树编码EZW第33-37页
       ·改进的零树编码SPIHT第37-39页
       ·基于小波变换的图像压缩标准Jpeg2000第39-42页
   ·常规质量评价方法第42-43页
   ·本章总结第43-44页
第三章 常用小波编码在CBERS 影像中的应用第44-56页
   ·中巴资源卫星(CBERS)介绍第44-45页
   ·小波变换的应用细节第45-48页
     ·小波基的选取第45-46页
     ·边界处理第46-47页
     ·系数量化的一般方法第47-48页
     ·小波分解的级数第48页
   ·小波编码实验及对比分析第48-55页
     ·嵌入式零树编码EZW第48-51页
       ·实验结果第48-49页
       ·改进思路第49-51页
     ·改进的零树编码SPIHT第51-55页
       ·实验结果第51-53页
       ·SPIHT 与 EZW 的比较第53-54页
       ·jpeg2000 与SPIHT 实验对比第54-55页
   ·本章总结第55-56页
第四章 基于GDAL+ECW 的CBERS 影像快速压缩第56-68页
   ·快速压缩要解决的问题第56-60页
       ·文件结构与缓存第56-58页
       ·大文件读取第58-60页
       ·多线程第60页
   ·GDAL 与ECW第60-63页
     ·地理信息提取库GDAL第60-62页
     ·快速技术ECW第62-63页
   ·ECW 压缩性能实验第63-64页
   ·基于GDAL+ECW 的快速压缩实验第64-67页
   ·本章总结第67-68页
第五章 压缩图像的质量评价与应用第68-84页
   ·评价标准的选取第68-71页
     ·灰度矩阵特征值第68-69页
     ·灰度共生矩阵特征值第69-71页
   ·基于灰度矩阵特征值的质量评价第71-74页
   ·基于灰度共生矩阵特征的质量评价第74-77页
   ·基于IDL 的压缩影像应用第77-83页
     ·IDL 中的图形系统第78-79页
     ·基于IDL 的影像浏览及出图模块简介第79-80页
       ·项目简介第79页
       ·模块功能第79-80页
     ·实现方法第80-83页
       ·金字塔浏览方法第80-81页
       ·ECW 中的视图第81页
       ·本文的浏览方法第81-82页
       ·软件流程第82-83页
     ·结果分析第83页
   ·本章总结第83-84页
第六章 总结与展望第84-85页
致谢第85-86页
参考文献第86-88页
附录第88-93页
 1. SPIHT 代码流程第88-90页
 2. GDAL 与ECW SDK 主要压缩代码第90-93页
在学期间的研究成果第93-94页

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