高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)壓縮

內(nèi)容概要

　　《高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)壓縮》是作者在綜合國(guó)內(nèi)外高光譜遙感圖像壓縮技術(shù)的最新進(jìn)展和總結(jié)近年的科研成果的基礎(chǔ)上編著而成．全書(shū)介紹了高光譜遙感圖像的基本概念、特點(diǎn)及應(yīng)用，數(shù)據(jù)壓縮的基本方法，高光譜遙感圖像壓縮的主要方法，總結(jié)了作者在多元小波構(gòu)造及其在高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)壓縮中的應(yīng)用?！　”緯?shū)適合遙感、測(cè)繪、通信工程領(lǐng)域的院校、研究所以及相關(guān)機(jī)構(gòu)的教師、科研人員、研究生和工程技術(shù)人員學(xué)習(xí)參考。

書(shū)籍目錄

第1章 緒論第2章 高光譜遙感圖像概述2.1 高光譜遙感成像過(guò)程和基本概念2.1.1 遙感成像過(guò)程2.1.2 高光譜遙感的基本概念2.2 高光譜遙感圖像的數(shù)據(jù)格式2.3 高光譜遙感圖像分析2.3.1 高光譜遙感圖像空間相關(guān)性分析2.3.2 高光譜遙感圖像譜間相關(guān)性分析2.4 高光譜遙感的應(yīng)用第3章 數(shù)據(jù)壓縮基本理論3.1 數(shù)據(jù)壓縮的基本概念3.2 編碼模型3.2.1 霍夫曼(Huffman)編碼3.2.2 算術(shù)編碼3.2.3 游程編碼3.3 變換方法3.3.1 K—L變換3.3.2 離散余弦變換3.3.3 小波變換3.4 量化方法3.4.1 標(biāo)量量化3.4.2 矢量量化3.5 圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)3.5.1 JPEG3.5.2 JPEG—LS3.5.3 JPEG2000第4章 高光譜遙感圖像壓縮編碼4.1 波段排序4.1.1 最小生成樹(shù)4.1.2 基于最小生成樹(shù)的波段重排4.1.3 自適應(yīng)波段重排4.2 預(yù)測(cè)編碼4.2.1 預(yù)測(cè)樹(shù)方法4.2.2 最佳線性預(yù)測(cè)4.2.3 非線性自適應(yīng)預(yù)測(cè)4.3 變換編碼4.3.1 3D—SPIHT算法4.3.2 3D—SPECK算法4.4 矢量量化編碼4.4.1 基于矢量量化的壓縮算法4.4.2 快速矢量量化壓縮算法第5章 基于最佳線性預(yù)測(cè)的高光譜遙感圖像壓縮方法5.1 基于多波段譜間預(yù)測(cè)的高光譜遙感圖像無(wú)損壓縮算法5.1.1 譜間預(yù)測(cè)算法5.1.2 系數(shù)矩陣的快速算法5.1.3 壓縮編碼算法設(shè)計(jì)5.1.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果5.2 基于最佳遞歸雙向預(yù)測(cè)的高光譜遙感圖像無(wú)損壓縮5.2.1 光譜相關(guān)性分析5.2.2 遞歸雙向預(yù)測(cè)模型5.2.3 遞歸雙向預(yù)測(cè)系數(shù)5.2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果5.3 基于譜問(wèn)預(yù)測(cè)和碼流預(yù)分配的高光譜遙感圖像有損壓縮算法5.3.1 各波段碼流分配5.3.2 基于DPCM譜間預(yù)測(cè)的SPIHT算法5.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果第6章 基于多元小波的高光譜遙感圖像壓縮6.1 多元小波概論6.1.1 基本定義和符號(hào)6.1.2 多元小波的MaIM算法6.2 二元可分小波6.2.1 一元小波的構(gòu)造6.2.2 一元整數(shù)小波6.2.3 二元可分小波6.3 二元不可分小波6.3.1 逼近階與光滑性6.3.2 正交小波的構(gòu)造6.3.3 緊支撐雙正交小波的構(gòu)造6.3.4 例子6.3.5 二元不可分小波的邊界延拓6.4 梅花小波6.4.1 梅花雙正交小波6.4.2 基于梅花采樣的邊界延拓6.5 基于多元小波的高光譜遙感圖像壓縮算法6.5.1 基于小波變換的二維靜態(tài)圖像壓縮一6.5.2 基于小波變換的高光譜遙感圖像壓縮名詞索引參考文獻(xiàn)

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