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超光谱遥感图像压缩算法的研究的中期报告
项目背景：
超光谱遥感图像（HyperspectralRemoteSensingImage，HSI）是指通过超过300个连续频谱段获取遥感图像的技术。HSI具有高光谱分辨率和空间分辨率，可以在细节上提供更多信息。然而，这些图像具有极高的维数，数据冗余性很高，存储成本大，传输和处理时间长。因此，在HSI应用中进行信息压缩和存储变得非常重要。
项目目标：
本研究的目标是提出一种有效的超光谱遥感图像压缩算法，以减少数据存储和传输成本，同时保持图像质量。
中期工作：
1.对现有的超光谱图像压缩算法进行综述和对比分析，包括无损和有损压缩算法。
2.研究基于小波变换和稀疏表示的超光谱图像压缩算法。基于小波变换的压缩算法是一种离散小波变换（discretewavelettransform，DWT）和小波重建技术的结合，在图像减少数据量的同时提高了图像质量。稀疏表示是指寻找一个线性表示方法，将一个高维向量表示为另一个更短的稀疏向量。
3.初步实现基于小波变换和稀疏表示的超光谱图像压缩算法。截至目前，已经完成了算法的框架设计和代码编写。
4.对实现的算法进行测试和分析。将使用一些公开的HSI数据集进行测试和评估，比较压缩比率和图像质量等指标。
预期结果：
实现基于小波变换和稀疏表示的超光谱图像压缩算法。分析算法的性能并与现有算法进行比较。给出一篇期刊论文。
未来工作：
1.优化现有算法，提高压缩效率和图像质量。
2.研究新的超光谱图像压缩算法。
3.将算法应用于实际的HSI数据处理中，特别是在无人机和卫星等遥感技术中的应用。