Hyperspectral Data Compression

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ISBN 10: 1441939431 ISBN 13: 9781441939432
Editorial: Springer, 2010
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Descripción:

2010. Softcover reprint of hardcover 1st ed. 2006. Paperback. Editor(s): Motta, Giovanni; Rizzo, Francesco; Storer, James A. Num Pages: 430 pages, biography. BIC Classification: RGW; TTB. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 235 x 155 x 21. Weight in Grams: 642. 430 pages, black & white illustrations. Editor(s): Motta, Giovanni; Rizzo, Francesco; Storer, James A. Cateogry: (P) Professional & Vocational. BIC Classification: RGW; TTB. Dimension: 235 x 155 x 21. Weight: 642. . . . . . N° de ref. del artículo V9781441939432

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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.

Acerca del autor: James A. Storer is Chair of the IEEE Data Compression Conference.

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Detalles bibliográficos

Título: Hyperspectral Data Compression
Editorial: Springer
Año de publicación: 2010
Encuadernación: Encuadernación de tapa blanda
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Motta, Giovanni|Rizzo, Francesco|Storer, James A.
Publicado por Springer US, 2010
ISBN 10: 1441939431 ISBN 13: 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&nbspcompilation 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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Publicado por Springer, 2010
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Paperback. Condición: new. Paperback. 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. 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. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Nº de ref. del artículo: 9781441939432

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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. 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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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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ISBN 10: 1441939431 ISBN 13: 9781441939432
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ISBN 10: 1441939431 ISBN 13: 9781441939432
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