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Synopsis
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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À propos de l?auteur
James A. Storer is Chair of the IEEE Data Compression Conference.
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- ÉditeurSpringer-Verlag New York Inc.
- Date d'édition2005
- ISBN 10 0387285792
- ISBN 13 9780387285795
- ReliureRelié
- Langueanglais
- Nombre de pages418
- ÉditeurMotta Giovanni, Rizzo Francesco, Storer James A.
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Gebunden. Etat : New. An excellent technical reference for both academic and industrial researchers in the fields of computer science and engineeringA compilation of the most current results in the field of compression of remote sensing 3D data with chapters contr. N° de réf. du vendeur 5909723
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Hyperspectral Data Compression
Edité par
Springer Us Nov 2005, 2005
ISBN 10 : 0387285792
ISBN 13 : 9780387285795
Neuf
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Buch. Etat : Neu. Neuware - 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. N° de réf. du vendeur 9780387285795
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Hyperspectral Data Compression
Edité par
Springer, 2005
ISBN 10 : 0387285792
ISBN 13 : 9780387285795
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