Inhaltsangabe
Interest in remote sensing applications and platforms has grown dramatically in recent years. This leading-edge reference surveys the latest results in the field of compression of remote sensing 3D data, with a focus on hyperspectral imagery. Unique in scope in this emerging research area, the book will be essential for industrial and academic researchers working in the fields of multi-dimensional data compression, remote sensing, military and aerospace image processing, homeland security, archival of large volumes of scientific and medical data, image classification, and target detection.
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Über die Autorin bzw. den Autor
James A. Storer is Chair of the IEEE Data Compression Conference.
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HYPERSPECTRAL DATA COMPRESSION presents the most recent results in the field of compression of remote sensing 3D data, with a focus on multispectral and hyperspectral imagery. This book is essential for researchers working across related fields including: multi-dimensional data compression, multispectral and hyperspectral data archives, remote sensing, scientific image processing, military and aerospace image processing, image segmentation, image classification, and target detection.
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Hyperspectral Data Compression
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Hyperspectral Data Compression | Giovanni Motta (u. a.) | Taschenbuch | xii | Englisch | 2010 | Springer US | EAN 9781441939432 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. Artikel-Nr. 107168330
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Hyperspectral Data Compression provides a survey of recent results in the field of compression of remote sensed 3D data, with a particular interest in hyperspectral imagery.Chapter 1 addresses compression architecture, and reviews and compares compression methods. Chapters 2 through 4 focus on lossless compression (where the decompressed image must be bit for bit identical to the original).Chapter 5, contributed by the editors, describes a lossless algorithm based on vector quantization with extensions to near lossless and possibly lossy compression for efficient browning and pure pixel classification.Chapter 6 deals with near lossless compression while. Chapter 7 considers lossy techniques constrained by almost perfect classification. Chapters 8 through 12 address lossy compression of hyperspectral imagery, where there is a tradeoff between compression achieved and the quality of the decompressed image.Chapter 13 examines artifacts that can arise from lossy compression. Artikel-Nr. 9781441939432
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