面向星载的成像光谱图像高效低损压缩技术研究的开题报告_第1页
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文档简介

面向星载的成像光谱图像高效低损压缩技术研究的开题报告一、研究背景随着卫星技术和成像光谱技术的不断发展，成像光谱图像在环境监测、气象预报、地质勘探和农业生产等领域得到广泛应用。在这些应用中，数据传输和存储是非常关键的问题。成像光谱图像数据量大，传输和存储的成本和复杂性都很高。为了有效地减少数据传输和存储成本，需要开发高效低损压缩技术。二、研究内容和方法本研究旨在开发一种面向星载的成像光谱图像高效低损压缩技术。研究内容包括以下方面：1.分析成像光谱图像的特点，确定需要保留的图像信息和可去除的冗余信息。2.研究和比较现有的成像光谱图像压缩算法，选取合适的算法做进一步优化。3.提出面向星载的成像光谱图像压缩框架，包括数据获取、预处理、特征提取、特征压缩和重构等步骤。4.设计高效低损压缩算法，通过图像分块、灰度级量化、熵编码等技术来实现。5.实现压缩算法，并在不同的成像光谱图像数据集上进行测试和评估。本研究采用实验方法，通过实现压缩算法并在实际数据集上测试和评估，来验证算法的有效性和可行性。三、研究意义本研究的意义在于：1.提高成像光谱图像传输和存储的效率，降低成本。这对于促进环境监测、气象预报、地质勘探和农业生产等领域的发展具有重要的实际意义。2.推动图像压缩算法的发展。本研究的算法可为图像压缩的其他领域提供借鉴和参考。3.加强本领域的研究和实践，提高研究者的研究水平，为产业化提供技术支持。四、研究进度安排1.确定研究方向和内容，完成开题报告：2019年10月。2.阅读相关文献，分析成像光谱图像的特点：2019年10月至2020年1月。3.研究和比较现有的成像光谱图像压缩算法：2020年1月至2020年3月。4.提出面向星载的成像光谱图像压缩框架，设计高效低损压缩算法：2020年3月至2020年5月。5.实现压缩算法，并在不同的成像光谱图像数据集上进行测试和评估：2020年5月至2020年8月。6.整理实验数据和结果，撰写论文：2020年8月至10月。五、研究预期成果本研究的预期成果为：1.提出一种面向星载的成像光谱图像高效低损压缩技术，基于压缩率、保真度、处理时间等指标进行评估。2.实现成像光谱图像压缩算法，并在不同的数据集上

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