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Synopsis
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.
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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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Hyperspectral Data Compression
Edité par
Springer Us Nov 2005, 2005
ISBN 10 : 0387285792
ISBN 13 : 9780387285795
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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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Edité par
Springer, 2005
ISBN 10 : 0387285792
ISBN 13 : 9780387285795
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