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Sinopsis
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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Acerca del autor
James A. Storer is Chair of the IEEE Data Compression Conference.
De la contraportada
HYPERSPECTRAL DATA COMPRESSION presents the most recent results in the field of compression of remote sensing 3D data, with a focus on multispectral and hyperspectral imagery. This book is essential for researchers working across related fields including: multi-dimensional data compression, multispectral and hyperspectral data archives, remote sensing, scientific image processing, military and aerospace image processing, image segmentation, image classification, and target detection.
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Hyperspectral Data Compression (eng)
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Hyperspectral Data Compression
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Springer US Okt 2010, 2010
ISBN 10: 1441939431
ISBN 13: 9781441939432
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Taschenbuch. Condición: 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. Nº de ref. del artículo: 9781441939432
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Condición: 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. Nº de ref. del artículo: 4174309
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Taschenbuch. Condición: Neu. Hyperspectral Data Compression | Giovanni Motta (u. a.) | Taschenbuch | xii | Englisch | 2010 | Springer | EAN 9781441939432 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. Nº de ref. del artículo: 107168330
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Taschenbuch. Condición: 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. Nº de ref. del artículo: 9781441939432
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Taschenbuch. Condición: 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. Nº de ref. del artículo: 9781441939432
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