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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Hyperspectral Data Compression (eng)
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - 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. 432 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781441939432
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. 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 4174309
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Taschenbuch. Etat : 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. N° de réf. du vendeur 107168330
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. 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.Springer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 432 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781441939432
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Taschenbuch. Etat : 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. N° de réf. du vendeur 9781441939432
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