Show simple item record

Compression Algorithms for Hyperspectral Imaging

dc.contributor.advisorPáta Petr
dc.contributor.authorHartmann Petr
dc.date.accessioned2019-02-20T10:46:59Z
dc.date.available2019-02-20T10:46:59Z
dc.date.issued2019-01-29
dc.identifierKOS-695599612505
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10467/79777
dc.description.abstractPráce zkoumá problematiku hyperspektrálních obrazových dat a jejich zpracování, zejména kompresi. Teoretický úvod je zaměřen na principy obrazového snímání a způsoby uložení digitální obrazové informace, zmiňuje rozdíly mezi snímky ve stupních šedé, barevnými, multispektrálními a hyperspektrálními obrazovými daty. Následně jsou definovány základní parametry a fyzikální principy akvizice těchto dat. Druhá polovina teoretické části je věnována nejčastěji používaným kompresním algoritmům. Praktická část začíná shrnutím veřejně dostupných multispektrálních a hyperspektrálních dat a podává srovnání jejich vlastností. Následně dochází k analýze dat Aviris, testování navržených kompresních metod na shodné množině dat a prezentování naměřených parametrů.cze
dc.description.abstractThis thesis researches the subject of hyperspectral imaging and analysis, image compression in particular. The theoretical introduction is focused on imaging and ways in which digital image data are stored. A comparison between grayscale, color, multivariate and hyperspectral image data is presented. Subsequently main parameters and physical principles of image data acquisition are explained. The second half of the theoretical introduction is dedicated to the most commonly used compression algorithms. Experimental section begins with a summary of hyperspectral data sources that are available for public. Then the testing of Aviris data and designed algorithms takes place and the results are presented.eng
dc.language.isoCZE
dc.publisherČeské vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.cze
dc.publisherCzech Technical University in Prague. Computing and Information Centre.eng
dc.rightsA university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html.eng
dc.rightsVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html.cze
dc.subjectHyperspektrální zobrazování a komprese,diskrétní vlnková transformace,analýza hlavních komponent,transformace Karhunen-Loève,SPIHT,EZW,STW,MATLABcze
dc.subjectHyperspectral imaging and compression,discrete wavelet transform,principal component analysis,Karhunen-Loève transform,SPIHT,EZW,STW,MATLABeng
dc.titleKompresní metody pro hyperspektrální zobrazovánícze
dc.titleCompression Algorithms for Hyperspectral Imagingeng
dc.typeMAGISTERSKÁ PRÁCEcze
dc.typeMASTER'S THESISeng
dc.date.accepted2019-02-05
dc.contributor.refereeBlažek Martin
theses.degree.disciplineKomunikační systémycze
theses.degree.grantorkatedra teorie obvodůcze
theses.degree.programmeKomunikace, multimédia a elektronikacze


Files in this item





This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record