衛(wèi)星數(shù)據(jù)壓縮

第1章 加拿大航天局星載數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)的進(jìn)展
1.1 加拿大航天局對(duì)衛(wèi)星數(shù)據(jù)壓縮方面研究的回顧
1.1.1 無(wú)損壓縮
1.1.2 小波變換有損數(shù)據(jù)壓縮
1.1.3 矢量量化數(shù)據(jù)壓縮
1.2 近無(wú)損壓縮技術(shù)：SAMVQ和HSOCVQ
1.2.1 連續(xù)近似多級(jí)矢量量化（SAMVQ）
1.2.2 分等級(jí)的自組織聚類(lèi)矢量量化（HSOCVQ）
1.3 評(píng)估SAMVQ和HSOCVQ的近無(wú)損特征
1.4 異常對(duì)壓縮性能的影響
1.5 預(yù)處理和輻射轉(zhuǎn)換對(duì)壓縮性能的影響
1.6 Keystone和Smile現(xiàn)象對(duì)壓縮性能的影響
1.7 壓縮數(shù)據(jù)的多學(xué)科用戶(hù)可接受性研究
1.8 壓縮技術(shù)適應(yīng)比特錯(cuò)誤能力的增強(qiáng)
1.9 星載原型壓縮機(jī)的發(fā)展
1.10 參與衛(wèi)星數(shù)據(jù)系統(tǒng)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)展
1.11 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第2章 法國(guó)航天局對(duì)高分辨率衛(wèi)星圖像星載壓縮的研究
2.1 引言
2.2 星載壓縮算法的歷史及現(xiàn)狀
2.2.1 最初的壓縮器
2.2.2 基于離散余弦變換的壓縮器
2.2.3 基于小波變換的壓縮器
2.2.4 空間應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)：CCSDS推薦標(biāo)準(zhǔn)
2.2.5 圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)
2.3 星載壓縮算法的現(xiàn)狀及發(fā)展
2.3.1 多光譜壓縮
2.3.2 小波的限制
2.3.3 一種新的星載壓縮變換方法
2.3.4 星載壓縮的商用成品
2.3.5 離散小波變換算法的特殊處理
2.3.6 選擇性壓縮
2.3.7 固定質(zhì)量：可變數(shù)據(jù)率壓縮
2.4 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第3章 低復(fù)雜度的無(wú)損及近無(wú)損高光譜圖像壓縮方法
3.1 引言
3.2 背景
3.2.1 壓縮技術(shù)
3.2.2 國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)
3.3 星上壓縮要求
3.4 基于塊的編碼方法
3.4.1 預(yù)測(cè)
3.4.2 近無(wú)損壓縮
3.4.3 熵編碼
3.4.4 波段重排序
3.4.5 復(fù)雜度
3.5 壓縮性能
3.5.1 數(shù)據(jù)集描述
3.5.2 AVIRIS
3.5.3 AIRS
3.5.4 近無(wú)損壓縮
3.6 硬件實(shí)現(xiàn)
3.7 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第4章 星載圖像壓縮無(wú)鏈表SPIHT的FPGA設(shè)計(jì)
4.1 引言
……
第5章 適應(yīng)異常值的熵編碼
第6章 通過(guò)頻譜自適應(yīng)DPCM高光譜圖像壓縮的質(zhì)量問(wèn)題
第7章 基于預(yù)測(cè)下三角變換的超光譜探測(cè)器數(shù)據(jù)壓縮
第8章 基于查找表的高光譜數(shù)據(jù)壓縮
第9章 用于有損到無(wú)損高光譜圖像壓縮的無(wú)乘法器可逆整數(shù)
第10章 基于分治法去相關(guān)的高光譜數(shù)據(jù)壓縮
第11章 基于分段主成分分析的高光譜圖像壓縮
第12章 基于優(yōu)化比特分配的快速預(yù)計(jì)算矢量量化超光譜探測(cè)器數(shù)據(jù)無(wú)損壓縮
第13章 有損壓縮對(duì)高光譜分類(lèi)的影響
第14章 基于投影尋蹤法的高光譜圖像降維