基于EBCOT算法的超光谱遥感图像压缩研究的任务书.docx

基于EBCOT算法的超光谱遥感图像压缩研究的任务书
一、研究背景
超光谱遥感图像是一种非常重要的遥感数据类型之一，具有非常宝贵的信息价值。然而，由于超光谱遥感图像的高维度特性，导致其数据量非常庞大，为了便于数据存储和传输，必须采取压缩技术来降低数据量。因此，超光谱遥感图像压缩成为了遥感图像处理领域的研究热点之一。
EBCOT算法是一种经典的图像压缩算法，主要应用于JPEG2000压缩标准中。该算法采用了基于可重构的小波系数提取技术，可有效地处理图像中的高频细节，具有很高的压缩性能。
二、研究目的和意义
针对超光谱遥感图像的高维度特性和数据量庞大的问题，采用EBCOT压缩算法进行超光谱遥感图像压缩，在保证压缩质量的前提下，尽量减小数据量，以方便存储和传输。
本研究的意义在于：
1.为超光谱遥感图像的实际应用提供有效的图像压缩方法，使得超光谱遥感图像可以更加方便地处理和分析。
2.探索基于EBCOT算法的超光谱遥感图像压缩方法的技术细节和优缺点，增进对该算法的认识和理解。
三、研究内容和方案
本研究将重点探讨基于EBCOT算法的超光谱遥感图像压缩方法。具体包括以下内容：
1.超光谱遥感图像的特点和压缩需求分析。
2.介绍EBCOT算法的基本原理和技术，分析其在图像压缩中的应用优势。
3.根据超光谱遥感图像的特点，选择合适的小波基函数和分组方式，并对超光谱遥感图像进行小波变换。
4.采用EBCOT算法进行超光谱遥感图像的压缩，得到高压缩比且保证原图像质量的压缩数据。
5.对比不同压缩比下压缩效果的差异，并对压缩结果进行评价和优化。
研究方案如下：
1.研究超光谱遥感图像的特点和应用需求，并分析当前常用的压缩方法的优缺点。
2.对EBCOT压缩算法进行深入学习和探究，并结合具体超光谱遥感图像数据进行实验和分析。
3.结合实验结果，对算法进行优化和改进，以得到更好的压缩效果。
四、研究预期成果
本研究预期达到以下成果：
1.探究基于EBCOT算法的超光谱遥感图像压缩方法的原理和特点。
2.成功实现基于EBCOT算法的超光谱遥感图像压缩，并得到高质量的压缩数据。
3.对比不同压缩比下的压缩效果，分析算法优化的效果。
4.得出基于EBCOT算法的超光谱遥感图像压缩方法的适用性和优越性。