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文档简介

大尺寸光测图像序列复合压缩算法研究的开题报告开题报告题目：大尺寸光测图像序列复合压缩算法研究研究背景与意义：随着数字影像技术的迅猛发展以及高分辨率、高灵敏度成像器件的广泛应用，越来越多的高分辨率影像数据被采集和存储。这些大尺寸图像序列数据，如卫星遥感图像、医学影像、视频监控等，都需要经过压缩才能在有限的网络带宽、存储空间以及处理能力下进行传输、存储和处理。传统的图像压缩方法，如JPEG、MPEG等，能够有效压缩图像数据，但由于它们都是单一压缩方法，无法完全满足数据压缩的需求。此外，这些方法还面临一些问题，如编解码复杂度高，压缩质量受限等。为了解决这些问题，本研究将提出一种大尺寸光测图像序列复合压缩算法。复合压缩算法是通过结合不同的压缩方法来获得更高效的压缩效果。本算法将采用基于小波变换的可逆压缩和基于深度学习的无损压缩两个不同的压缩方法，相互配合，优化压缩效果，充分利用压缩方法之间的互补性。研究内容：本研究将分为以下几个研究内容：1.研究基于小波变换的可逆压缩方法，并对其进行优化，改善压缩效果和编解码复杂度；2.研究基于深度学习的无损压缩方法，并对其进行优化，提高压缩效率和质量；3.将上述两种压缩方法相互配合，提出一种复合压缩算法，并对其进行实验验证；4.优化算法实现过程，提高压缩速度和实现效果；5.分别对比复合压缩算法和传统压缩算法的压缩效果和编解码复杂度，分析其优劣；6.通过实际数据验证，评估复合压缩算法在大尺寸光测图像序列数据处理中的实用性和适用性。研究方法：1.通过调研和分析已有可逆压缩和无损压缩方法，总结其优缺点；2.针对可逆压缩和无损压缩方法的优点，提出一种复合压缩算法，并编写算法程序；3.通过实验验证，比较复合压缩算法和传统压缩方法的压缩效果和编解码复杂度；4.通过对比分析和实际数据验证，评估复合压缩算法的可行性和适用性。研究成果：1.提出一种大尺寸光测图像序列复合压缩算法；2.优化算法实现过程，提高压缩速度和实现效果；3.分别对比复合压缩算法和传统压缩算法的压缩效果和编解码复杂度，分析其优劣；4.通过实际数据验证，评估复合压缩算法在大尺寸光测图像序列数据处理中的实用性和适用性；5.撰写学术论文一篇，发表一篇高水平SCI论文。研究计划：时间节点任务完成情况第1-2个月调研与编写开题报告完成第3-4个月学习可逆压缩理论进行中第5-6个月学习无损压缩理论进行中第7-8个月研究复合压缩算法计划中第9-10个月实验验证和结果分析计划中第11-12个月论文撰写和投稿计划中参考文献：1.张乐，黄炜，《可逆小波变换编码技术及其应用研究》，《计算机工程与设计》2017,38(1):204-208.2.肖文颖，赵秀媚，《深度学习在无损图像压缩中的应用研究综述》，《计算机科学》2018,45(10):285-289.3.王修泽，汤安俊，《基于深度学习的无损图像压缩算法研究》，《电子与信息学报》2019,

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