ГРНТИ 50.07 Теоретические основы вычислительной техники
ББК 3297 Вычислительная техника
Работа посвящена рассмотрению вопросов устранения информационной избыточности растровых данных дистанционного зондирования Земли (РДЗЗ), включая новейшие гиперспектральные данные(ГСД). Перечислены характерные свойства растровых гиперспектальных изображений (РГСИ), приводится краткая характеристика существующих методов компрессии РДЗЗ. Рассматривается возможность применения локальных, однородных «хорошо приспособленных» базисных функций (ЛОХПБФ) для устранения информационной избыточности и адаптивного сжатия РДЗЗ. Предложен алгоритм построения системы ЛОХПБФ для РГСИ, основанной на чебышевском приближении. Приведены результаты вычислительных экспериментов. Показана эффективность предлагаемого метода адаптивного сжатия РГСИ.
растровые изображения, адаптивное сжатие данных, конструктивные методы формирования базисных функций, дистанционное зондирование Земли, растровые данные ДЗЗ, гиперспектральные растровые изображения ДЗЗ
1. Borusyak, A.V. Context - based method for lossless compression of RGB and multispectral images / Borusyak, A.V., Pakhomov, P.A., Vasin, D.Yu., Turlapov, V.E. // CEUR Workshop Proceedings. - 2018. - V. 2210. - p. 323 - 329.
2. Chang Chein-I. Hyperspectral Imaging: Techniques for Spectral Detection and Classification / Chang CheinI. // Plenum Publishers. - N.Y.: Kluwer Academic. - 2003. - 370 p.
3. Christophe E. Hyperspectral Image Compression: Adapting SPIHT and EZW to Anisotropic 3D Wavelet Coding / E. Christophe, C. Mailhes, P. Duhamel // IEEE Transactions on Image Processing. -- 2008. - Vol. 17, No 12. - P. 2334-2346.
4. G. Yu. Image compression systems on board satellites / G. Yu, T. Vladimirova, M.N. Sweeting // Acta Astronautica. - 2009. - Vol. 64. - Р. 988-1005.
5. Kaarna A. Compression of Spectral Images / A. Kaarna // Vision Systems: Segmentation and Pattern Recognition Ed. By G. Ohinata and A. Dutta. - Vienna: I-Tech, 2007. - P. 269-298.
6. Lukin V. Processing of Multichannel RS data for Environment Monitoring, Proceedings of NATO Advanced Research Workshop on Geographical Information / V. Lukin // Processing and Visual Analytics for Environmental Security. - Trento, Italy, Springer Netherlands. - July 2009. - Р. 129-138.
7. Motta G., Compression of hyperspectral imagery / G. Motta, F. Rizzo, and J.A. Storer // Proceedings of Data Compression Conference. - 2003. - Р. 333-342.
8. Ponomarenko N.N. Preliminary automatic analysis of characteristics of hyperspectral AVIRIS images, / N. Ponomarenko, V. Lukin, M. Zriakhov, A. Kaarna // Proceedings of MMET. - Kharkov, Ukraine, 2006. - P. 158- 160.
9. Ponomarenko N.N., Automatic Approaches to OnLand/OnBoard Filtering and Lossy Compression of AVIRIS Images / N.N. Ponomarenko, V.V. Lukin, M.S. Zriakhov, A. Kaarna, J. Astola // Proceedings of IGARSS. - Boston, 2008. - Vol. III. - P. 254-257.
10. Pratt W.K. Digital Image Processing. Fourth Edition / W.K. Pratt. - NY, USA, Wiley-Interscience. - 2007. - 807 p.
11. Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ. / Т. Андерсон. - М.: Физматгиз, 1963. - 500 с.
12. Красильников Н.Н. Цифровая обработка 2D и 3D - изображений: учеб. пособие. - СПб.: БХВ-Петербург, 2011. - 608 с.: ил. - (Учебная литература для вузов) - 784 с.
13. Неймарк Ю.И. Кодирование больших массивов информации в связи с задачами распознавания образов. / Ю.И. Неймарк, Ю.Г. Васин // Изв. Высш. уч. зав. - Радиофизика. - 1968. - №7. - с. 1081 - 1086.
14. Неймарк Ю.И. Распознавание образов и медицинская диагностика. / Ю.И. Неймарк, З.С. Баталова, Ю.Г. Васин, М.Д. Брейдо. - М.: Наука, 1972. - 328 с.
15. Попов М.А. Методы оптимизации числа спектральных каналов в задачах обработки и анализа данных дистанционного зондирования Земли / М.А. Попов, С.А. Станкевич // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - М.: ИКИ РАН, 2006. - Вып. 3, Т. 1. - C. 106-112.
16. Сойфер В.А. Методы компьютерной обработки изображений / под ред. В.А. Сойфера. - М.: Физматлит, 2001. - 784 с.
17. Сойфер В.А. Перспективные информационные технологии дистанционного зондирования Земли: моногр./ под ред. В.А. Сойфера. - Самара: Новая техника, 2015. - 256 с.
