第1章 光学遥感图像压缩研究现状分析
1.1 光学遥感图像压缩概述
1.2 压缩关键技术研究现状及分析
1.2.1 光学遥感图像分级压缩技术发展概况
1.2.2 图像表示方法研究现状
1.2.3 扫描和数据组织方法研究现状
1.2.4 重要信息保护和编码方法研究现状
1.2.5 分级压缩研究现状简析
1.3 质量评价指标
1.4 遥感图像压缩研究思路与本书结构安排
第2章 光学遥感图像有效表示技术
2.1 引言
2.2 光学遥感图像的特点
2.2.1 光学遥感图像的信息度量
2.2.2 光学遥感图像空间相关性
2.3 图像的多尺度几何分析
2.4 常见方向小波基的表示方法
2.5 基于混合变换的遥感图像表示技术
2.5.1 算法总体框架设计
2.5.2 张量积小波变换
2.5.3 Tetrolet变换
2.5.4 基于张量积小波和PCA的低频稀疏表示
2.5.5 基于Tetrolet变换的高频图像稀疏表示
2.5.6 实验与分析
2.6 基于自适应方向提升的遥感图像表示技术
2.6.1 自适应方向提升小波框架
2.6.2 块划分方式及最佳方向选择
2.6.3 分数像素插值
2.6.4 方向偏移及边界处理
2.6.5 改进的SPIHT编码方法
2.6.6 实验与分析
2.7 本章小结
第3章 光学遥感图像自适应扫描技术
3.1 引言
3.2 常用扫描方法分析
3.3 自适应扫描算法
3.3.1 遥感图像小波分解特性
3.3.2 自适应扫描算法
3.3.3 计算复杂度分析
3.3.4 比特开销分析
3.4 基于自适应扫描的二叉树编码
3.5 与最新BTCA算法的复杂度比较
3.6 实验与分析
3.6.1 实验数据集
3.6.2 实验结果与分析
3.7 本章小结
第4章 基于人眼视觉的遥感图像压缩技术
4.1 引言
4.2 基于视网膜的视觉模型
4.2.1 人眼视觉特性分析
4.2.2 基于视网膜的视觉敏感度模型
4.3 视觉重要性加权掩膜研究
4.4 基于视觉加权的分级压缩算法
4.4.1 算法描述
4.4.2 比特开销分析
4.4.3 视觉相关评估指标
4.5 实验与分析
4.5.1 实验数据集
4.5.2 主观视觉质量分析
4.5.3 客观指标分析
4.6 本章小结
第5章 基于块方向提升及四叉树的遥感图像压缩技术
5.1 引言
5.2 基于方向自适应提升的块变换方法
5.3 基于内容的遥感影像自适应四叉树编码方法
5.3.1 基于内容的子带扫描和块扫描
5.3.2 基于内容和最佳截断的四叉树编码器(CQOT)
5.3.3 比特开销
5.4 实验与分析
5.4.1 不同传感器获取的遥感影像
5.4.2 提出的压缩方法与其他基于扫描的压缩方法的性能比较
5.5 本章小结
第6章 面向可视化的遥感图像压缩与渐进传输系统
6.1 引言
6.2 面向可视化应用的分级压缩算法
6.3 系统总体框架设计
6.3.1 系统整体架构设计
6.3.2 系统接口方案设计
6.4 主要模块设计及测试
6.4.1 压缩中心设计
6.4.2 解压缩中心设计
6.4.3 渐进传输模块设计
6.4.4 各模块运行时间测试
6.5 断点续传技术
6.6 演示与验证系统
6.7 本章小结
参考文献
名词索引
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