Kompresní metody pro hyperspektrální zobrazování
Compression Algorithms for Hyperspectral Imaging
Type of document
diplomová prácemaster thesis
Author
Hartmann Petr
Supervisor
Páta Petr
Opponent
Blažek Martin
Field of study
Komunikační systémyStudy program
Komunikace, multimédia a elektronikaInstitutions assigning rank
katedra teorie obvodůDefended
2019-02-05Rights
A 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.htmlVysokoškolská 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
Metadata
Show full item recordAbstract
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.
Collections
- Diplomové práce - 13131 [160]