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简析压缩基于JPEG2000的高光谱图像压缩系统设计论文格式范文

摘要:高光谱图像具有更高的目标二维分辨率和光谱分辨率,是采取高光谱成像技术获得的数据信息。它不仅包含被测物的空间形态信息,还包含了反映其像元的物质成份的精细光谱特性,这种光谱信息可用于地物探测、环境监测、目标识别等多种领域。但是高光谱图像的每个像元都对应几十到几百个波段的灰度值,数据量极其庞大,由此必须对其进行压缩。新一代的静止图像压缩标准—JPEG2000由于采取了小波变换和基于优化截断的嵌入式块编码算法(EBCOT算法),具有良好的低比特率压缩性能、图像渐进传输、随机访问图像数据、ROI编码、强的抗误码性能等特点,非常适合以遥感为目的的高光谱图像压缩。而ADI公司的专用图像压缩芯片ADV212单片实现了JPEG2000压缩算法,具有接口灵活、设置方便、成本低廉等优点,加速了JPEG2000压缩编码的工程化运用。本论文首先浅析了高光谱图像压缩的探讨近况,然后在介绍现有的各种压缩编码策略的基础上,深入讨论了JPEG2000图像压缩标准,简要浅析了小波变换技术在图像压缩中的运用和JPEG2000压缩编码系统各个功能模块的实现历程,重点介绍了图像压缩芯片ADV212的用法,并设计了一种采取ADV212实现JPEG2000压缩编码高光谱图像的硬件案例。最后,初步探讨了基于LASIS成像原理的高光谱图像的JPEG2000压缩策略,得出了将LASIS的直接图像抽取成LSMIS图像后压缩要好于直接压缩LASIS图像的结论。 关键词:光谱成像论文 高光谱图像论文 图像压缩论文 JPEG2000论文 ADV212论文 专用图像压缩芯片论文
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    摘要3-4

    Abstract4-6

    目录6-8

    第一章 绪论8-24

    1.1.概述8-11

    1.1.1.光谱成像的概念8-9

    1.1.2.光谱成像技术的分类9-10

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    1.1.3.光谱图像的压缩要求10-11

    1.2.高光谱图像的数据特点11-13

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    1.2.1.空间相关性11-12

    1.2.2.谱间相关性12-13

    1.3.高光谱图像压缩近况浅析13-18

    1.3.1.基于变换的压缩策略14-16

    1.3.2.基于预测的压缩策略16-17

    1.3.3.基于矢量量化的压缩策略17

    1.3.4.基于降维的压缩策略17-18

    1.4.本论文的安排及主要工作18-20

    参考文献20-24

    第二章 图像压缩基础24-35

    2.1.图像压缩的依据24

    2.2.图像压缩编码技术24-34

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    2.2.1.预测编码25-26

    2.2.2.变换编码26-27

    2.2.3.矢量量化编码27-29

    2.2.4.熵编码29-34

    参考文献34-35

    怎样写提纲

    第三章 JPEG2000图像压缩标准35-52

    3.1.JPEG2000介绍35-41

    3.1.1.JPEG2000的特点35-37

    3.1.2.JPEG2000的基本框架和实现37

    3.1.3.JPEG2000中的核心算法37-41

    3.2.小波变换41-51

    3.2.1.小波变换介绍41-43

    3.2.2.连续小波变换43-44

    3.2.3.离散小波变换44-45

    3.2.4.二进小波变换45

    3.2.5.Mallat算法45-48

    3.2.6.小波变换在图像压缩中的运用48-51

    参考文献51-52

    第四章 基于JPEG2000的图像压缩系统设计52-89

    4.1.基于JPEG2000的图像压缩系统探讨近况52-72

    4.1.1.基于专用芯片的JPEG2000图像压缩系统52-71

    4.1.2.基于DSP+CPLD/FPGA的JPEG2000图像压缩系统71-72

    4.2.基于ADV212的JPEG2000图像压缩系统设计72-78

    4.3.高光谱图像压缩的仿真试验结果78-88

    4.3.1.LASIS图像的JPEG2000压缩79-82

    4.3.2.LSMIS图像的JPEG2000压缩82-86

    4.3.3.JPEG2000压缩高光谱图像的总结86-88

    参考文献88-89

    总结与展望89-91

    发表或已录用论文91-92

    致谢92

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