| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-19页 |
| ·课题研究背景 | 第7-11页 |
| ·多光谱图像应用 | 第7-8页 |
| ·图像压缩原理 | 第8-10页 |
| ·图像的冗余 | 第10-11页 |
| ·图像无损压缩编码方法和标准 | 第11-15页 |
| ·霍夫曼编码 | 第11-12页 |
| ·算术编码 | 第12-13页 |
| ·游程编码 | 第13-14页 |
| ·无损压缩标准 JPEG-LS | 第14-15页 |
| ·研究目的和意义 | 第15-16页 |
| ·论文主要工作 | 第16-17页 |
| ·章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 多光谱图像的特性及无损压缩技术分析 | 第19-33页 |
| ·多光谱图像的空间相关性 | 第20-22页 |
| ·多光谱图像的谱间相关性 | 第22-24页 |
| ·多光谱图像的信息量 | 第24-25页 |
| ·多光谱图像无损压缩技术 | 第25-31页 |
| ·多光谱图像的变换压缩编码方法 | 第25-26页 |
| ·多光谱图像的预测编码方法 | 第26-31页 |
| ·小结 | 第31-33页 |
| 第三章 分组方法在多光谱图像无损压缩技术中的应用 | 第33-41页 |
| ·常用分组方法 | 第33-35页 |
| ·按阈值划分方法 | 第33-34页 |
| ·K-means 聚类方法 | 第34-35页 |
| ·吸引力传播聚类算法 | 第35-38页 |
| ·最优聚类结果 | 第38-39页 |
| ·分组有效性检测 | 第39-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第四章 多光谱图像分组预测无损压缩算法的设计与实现 | 第41-57页 |
| ·算法结构设计 | 第41-42页 |
| ·多光谱图像分组 | 第42-43页 |
| ·最优双向选择预测器的设计 | 第43-52页 |
| ·最优一阶线性预测器 | 第43-45页 |
| ·双向预测器 | 第45-47页 |
| ·最优双向选择预测器 | 第47-51页 |
| ·预测器的比较 | 第51-52页 |
| ·谱内压缩编码 | 第52-54页 |
| ·实验验证 | 第54页 |
| ·结束语 | 第54-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·论文总结 | 第57-58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |