【摘 要】
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该文在简要介绍了论文的研究背景和图像数据压缩技术后,对小波变换及其在遥感图像压缩编码中的应用给了一个较为详细的论述和评价,它为后续章节的研究提供了较好的研究基础.
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该文在简要介绍了论文的研究背景和图像数据压缩技术后,对小波变换及其在遥感图像压缩编码中的应用给了一个较为详细的论述和评价,它为后续章节的研究提供了较好的研究基础.该文在介绍了Haar小波和Lazy小波构造具有特定要求的双正交小波基方法的基础上,并利用提升模型,提出了一种整数小波变换构造方法.该文在详细研究了小波系数的统计特性以及小波系数的层间相关性的基础上,提出了一种基于预测的标量量化遥感图像编码方法.实验结果表明,该方法不仅效率高,而且简单易行;在以Shaprio提出的嵌入式零树小波编码方法(EZW)的基础上,该文提出了一种改进的零树编码方法--基于整数小波变换的分块自适应零树编码方法.基于模型和特征的编码方法是现代编码方法中的一个重要方向.该文在研究了图像的重要特征-图像边缘的基础上,提出了一种基于小波变换极大模描述的编码方法,并与视觉误差准则相结合进行编码,获得了压缩比高且主观效果好的解码图像.
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