基于感兴趣区域的遥感图像自动识别和分类压缩技术

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遥感图像在国民经济的各个领域发挥着越来越重要的作用。伴随遥感图像的精度提高,其数据量海量增加。这使得有限的信道容量、存储空间与大量遥感图像数据传输、存储和处理间的矛盾日益突出,解决该矛盾的重要手段就是图像压缩。为了缓解现行压缩算法中压缩率和重建图像质量间的矛盾,结合不同使用者在海量数据中的感兴趣区域(ROI)不同这一客观事实,本论文以可见光遥感图像中城市区域为ROI,开展基于感兴趣区的自动识别和分类压缩技术研究,提出一种尽可能保存ROI信息,大比例压缩或抛去背景区(BG)信息的海量数据压缩新方案。
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