Kompresní metody pro hyperspektrální zobrazování

Abstract

Práce 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.

This 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.