Зарегистрироваться
Восстановить пароль
FAQ по входу

Саринова А.Ж. Математическое и программное обеспечение сжатия гиперспектральных изображений с использованием разностно-дискретных преобразований

  • Файл формата pdf
  • размером 4,45 МБ
  • Добавлен пользователем
  • Описание отредактировано
Саринова А.Ж. Математическое и программное обеспечение сжатия гиперспектральных изображений с использованием разностно-дискретных преобразований
Диссертация на соискание учёной степени кандидата технических наук : 05.13.11 – Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей. — Томск, 2018. — 121 с.
Научный руководитель: д.т.н. Замятин А.В.
Целью работы является разработка и исследование алгоритмического и программного обеспечения сжатия ГИ без потерь и с потерями, учитывающего специфические особенности данных и позволяющего существенно увеличить показатели степени сжатия, вычислительной эффективности и минимизировать искажения при заданном уровне потерь.
Научная новизна.
Алгоритм сжатия гиперспектральных изображений без потерь, отличающийся совместным применением группирования каналов, выбором отсчётного канала по критерию корреляции c применением разностных преобразований, и позволяющий существенно увеличить степень сжатия.
Модификация алгоритма сжатия гиперспектральных изображений без потерь с параллельной обработкой данных, основанная на упорядочении всех каналов изображения по критерию корреляции без их группирования и применения к ним разностного преобразования с использованием регрессионного анализа, позволяющего сократить объем данных для обработки каждым вычислительным узлом.
Алгоритм сжатия гиперспектральных изображений с потерями, отличающийся по-канальным способом определения индекса для квантования и адаптированной таблицей кодов Хаффмана, позволяющий обеспечить более высокую степень сжатия при заданном минимальном уровне потерь.
Практическая ценность и значимость работы. Практически значимыми являются предложенное в работе семейство алгоритмов сжатия гиперспектральных изображений без потерь и с потерями. Результаты исследований могут применяться для сжатия различных видов ГИ, в том числе аэрокосмических, а также иных многоканальных, возникающих в задачах физики, химии, астрономии, биологии и медицины.
Введение.
Обзор методов и средств сжатия гиперспектральных изображений.
Программные системы сжатия гиперспектральных изображений.
Стандартные и специализированные методы и алгоритмы сжатия изображений.
Сжатие гиперспектральных изображений без потерь.
Сжатие гиперспектральных изображений с потерями.
Алгоритмы сжатия гиперспектральных изображений.
Алгоритм сжатия гиперспектральных изображений без потерь с увеличенной степенью сжатия.
Модификации алгоритма с увеличенной степенью сжатия.
Алгоритм сжатия гиперспектральных изображений с минимизацией уровня потерь.
Экспериментальные исследования алгоритмов сжатия гиперспектральных аэрокосмических изображений.
Описание гиперспектральных аэрокосмических изображений различных систем ДЗЗ.
Исследования алгоритма сжатия с увеличенной степенью сжатия в сравнении с аналогами.
Исследование модификации алгоритма с попарным упорядочиванием и регрессионным анализом.
Исследование алгоритма сжатия с минимизацией уровня потерь.
Оценка трудоёмкости алгоритмов.
Программное обеспечение системы сжатия гиперспектральных изображений.
Общие требования.
Выбор программных средств для разработки.
Этапы построения системы.
Форматы сжатия гиперспектральных изображений и их структуры кодирования и декодирования.
Интерфейс пользователя программного обеспечения.
Технология практического применения.
Заключение.
Список сокращений.
Список использованных источников.
Приложения.
Копия свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ.
Копия акта об использовании результатов диссертационных исследований.
Апробация программного обеспечения.
  • Чтобы скачать этот файл зарегистрируйтесь и/или войдите на сайт используя форму сверху.
  • Регистрация