本文選題：高光譜圖像 + 圖像壓縮�。� 參考：《南京理工大學》2014年碩士論文

【摘要】：作為一種融合了電磁學、光學、信號處理等多學科交叉領域的新興學科,高光譜遙感成像已經(jīng)被廣泛的應用于軍事、地質(zhì)、醫(yī)學、農(nóng)業(yè)、海洋生物、大氣和環(huán)境監(jiān)測等領域。然而高光譜圖像龐大的數(shù)據(jù)量給存儲和傳輸帶來了巨大的壓力,嚴重制約了高光譜成像技術的應用發(fā)展,因此找到一種高效的壓縮方法是高光譜遙感成像技術發(fā)展中一個亟須要解決的課題。 本文對高光譜圖像壓縮的方法進行了研究。首先,對高光譜圖像數(shù)據(jù)的存儲格式以及空間和譜間相關性進行了研究。其次,對基于線性預測的高光譜圖像壓縮的理論進行了詳細分析,并對光譜圖像數(shù)據(jù)的編碼方法進行了介紹。在對高光譜圖像進行壓縮之前,通過采用一些預處理手段來提升整個高光譜圖像壓縮的性能,結合高光譜圖像本身的特性,提出了一種基于自適應波段分組和小波變換混合優(yōu)化編碼的高光譜圖像壓縮算法,通過實驗結果比較發(fā)現(xiàn),該算法可以實現(xiàn)高光譜圖像的高效壓縮。然后,對基于壓縮感知理論的高光譜圖像壓縮方法進行了研究。介紹了壓縮感知的理論,分析了壓縮感知理論的關鍵要素,并對不同的重構算法進行了壓縮實驗以及相應的結果分析。最后,對基于編碼孔徑成像技術的高光譜圖像壓縮方法進行了分析研究。介紹了編碼孔徑光譜成像技術的原理,通過建立的編碼孔徑成像技術理論模型對高光譜圖像進行了實驗研究以及結果分析。
[Abstract]:Hyperspectral remote sensing imaging has been widely used in military, geological, medical, agricultural, marine life, atmospheric and environmental monitoring and other fields, as a new interdisciplinary subject, such as electromagnetism, optics, signal processing and so on, and hyperspectral remote sensing imaging has been widely used in military, geology, medicine, agriculture, marine life, atmosphere and environment monitoring and so on.However, the huge amount of data of hyperspectral image brings great pressure to storage and transmission, which seriously restricts the development of hyperspectral imaging technology.Therefore, finding an efficient compression method is an urgent problem in the development of hyperspectral remote sensing imaging technology.The method of hyperspectral image compression is studied in this paper.Firstly, the storage format and spatial and spectral correlation of hyperspectral image data are studied.Secondly, the theory of hyperspectral image compression based on linear prediction is analyzed in detail, and the coding method of spectral image data is introduced.Before compressing the hyperspectral image, the compression performance of the whole hyperspectral image can be improved by using some preprocessing methods, combining with the characteristics of the hyperspectral image itself.A hyperspectral image compression algorithm based on adaptive band grouping and wavelet transform hybrid optimization coding is proposed. The experimental results show that this algorithm can efficiently compress hyperspectral images.Then, the hyperspectral image compression method based on compression sensing theory is studied.This paper introduces the theory of compression perception, analyzes the key elements of the theory of compression perception, and makes compression experiments on different reconstruction algorithms and analyses the corresponding results.Finally, the hyperspectral image compression method based on coded aperture imaging is analyzed and studied.The principle of coded aperture spectral imaging is introduced. The experimental study and analysis of the results of hyperspectral images are carried out through the theoretical model of coded aperture imaging.
【學位授予單位】：南京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.41

【參考文獻】

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本文編號：1769030