Hyperspectral Data Compression (eBook)

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2006 | 2006
XII, 418 Seiten
Springer US (Verlag)
978-0-387-28600-6 (ISBN)

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Hyperspectral Data Compression -
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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.

James A. Storer is Chair of the IEEE Data Compression Conference.
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.

James A. Storer is Chair of the IEEE Data Compression Conference.

An Architecture for the Compression of Hyperspectral Imagery.- Lossless Predictive Compression of Hyperspectral Images.- Lossless Hyperspectral Image Compression via Linear Prediction.- Lossless Compression of Ultraspectral Sounder Data.- Locally Optimal Partitioned Vector Quantization of Hyperspectral Data.- Near-Lossless Compression of Hyperspectral Imagery Through Crisp/Fuzzy Adaptive DPCM.- Joint Classification and Compression of Hyperspectral Images.- Predictive Coding of Hyperspectral Images.- Coding of Hyperspectral Imagery with Trellis-Coded Quantization.- Three-Dimensional Wavelet-Based Compression of Hyperspectral Images.- Spectral/Spatial Hyperspectral Image Compression.- Compression of Earth Science Data with JPEG2000.- Spectral Ringing Artifacts in Hyperspectral Image Data Compression.

Erscheint lt. Verlag 3.6.2006
Zusatzinfo XII, 418 p.
Verlagsort New York
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Informatik Datenbanken
Mathematik / Informatik Informatik Grafik / Design
Naturwissenschaften Geowissenschaften Geografie / Kartografie
Technik
Schlagworte 3D • 3D wavelet-based image compression • Data Compression • Hyperspectral Image Data Compression • Hyperspectral Imagery • JPEG • Lossless Compression • Near-Lossless Compression
ISBN-10 0-387-28600-4 / 0387286004
ISBN-13 978-0-387-28600-6 / 9780387286006
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