【摘 要】
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无损感兴趣区 (L ossless Region of Interest(ROI) )图象压缩方法 ,即在感兴趣区采用无损压缩 ,而在其他区域采用有损压缩 ,从而保证了重要信息不丢失 ,并尽可能提高图象的压缩比 .在整形小波变换 (IWT)和嵌入式零树编码的基础上 ,实现了无损感兴趣区 (L ossless ROI)的图象近无损压缩 .并提出了一种小波变换域形状编码算法——树映射形状编码 ,同时给
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无损感兴趣区 (L ossless Region of Interest(ROI) )图象压缩方法 ,即在感兴趣区采用无损压缩 ,而在其他区域采用有损压缩 ,从而保证了重要信息不丢失 ,并尽可能提高图象的压缩比 .在整形小波变换 (IWT)和嵌入式零树编码的基础上 ,实现了无损感兴趣区 (L ossless ROI)的图象近无损压缩 .并提出了一种小波变换域形状编码算法——树映射形状编码 ,同时给出了算法的原理及实现 ,并进行了相关实验 ,实验结果表明 ,该算法能够提高压缩效率 ,且压缩效率取决于感
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针对遥感图象分类较困难的问题 ,提出了一个遥感图象的分类模型——扩展的自相似模型 (ESS) ,该模型是一种广义的分形布朗模型 (f Bm ) ,它的多尺度 Hurst参数与粗糙度之间是对应的 ,同时不必像分形维数那样要求粗糙度的尺度不变性 ,因而比 f Bm更接近于实际情况 .另外 ,由于它的参数可以作为很好的分类特征 ,而且特征维数低、计算快 ,其方向性 Hurst参数还描述了纹理在 4个方向
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