Compressing High-Res Images Correlated in Multiple Dimensions pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:LAP Lambert Academic Publishing

作者:Kishor Saitwal

出品人:

页数:152

译者:

出版时间:2009-08-13

价格:USD 84.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783838303154

丛书系列:

图书标签:

• 图像压缩
• 高分辨率图像
• 多维相关
• 数据压缩
• 图像处理
• 信号处理
• 机器学习
• 深度学习
• 计算机视觉
• 图像编码

《压缩前沿：探索多维高分辨率图像数据的优化之道》 本书并非对《Compressing High-Res Images Correlated in Multiple Dimensions》一书内容的概述。相反，它将深入探讨高分辨率图像数据在多个维度上的相关性及其压缩技术所面临的挑战与机遇。本书旨在为从事图像处理、计算机视觉、数据科学以及相关领域的研究者和工程师提供一个全面而深入的视角，理解如何有效地管理和传输那些维度庞大且信息量惊人的高分辨率图像数据集。 第一部分：多维高分辨率图像数据的特质与挑战 在本部分，我们将首先阐释“多维高分辨率图像数据”这一概念的内涵。这不仅仅指传统意义上的二维像素网格，而是涵盖了诸如光谱信息（多光谱、高光谱）、时间序列（视频、动态成像）、空间深度（3D扫描、激光雷达）、视角变化（全景图像、多视角成像）以及其他附加元数据（如相机参数、地理信息、传感器类型等）等多个维度。高分辨率则意味着每个维度都包含极其丰富的细节，由此产生的数据集体量巨大，远超传统图像处理的范畴。 接着，我们将深入剖析这类数据的几个关键特质： 维度爆炸与数据冗余： 随着维度数量的增加，数据的复杂度呈指数级增长。不同维度之间往往存在高度相关性，例如，相邻光谱带的能量分布可能高度相似，同一场景在不同时间点或视角下的信息也存在显著的重叠。这种相关性是压缩的关键，但也使得传统的二维图像压缩方法显得力不从心。 信息丰富性与细节保留： 高分辨率意味着像素级别的细节无比清晰，在诸如医学影像、遥感数据、科学观测等领域，这些细节是提取关键信息的载体。任何压缩都必须在有效减小数据量的同时，最大程度地保留这些至关重要的信息，避免引入不可接受的失真。 计算复杂性与资源瓶颈： 处理和压缩如此庞大的多维数据需要强大的计算能力和大量的存储资源。传统的压缩算法可能因为计算复杂度过高而无法在实际应用中高效运行，数据传输也成为一个巨大的瓶颈，尤其是在带宽有限的环境下。 第二部分：多维相关性挖掘与压缩策略 本部分将聚焦于如何利用多维数据之间的相关性来实现高效的压缩。我们将从多个角度审视这一问题： 基于相关性的特征提取与降维： 探讨如何通过先进的特征提取技术（如主成分分析PCA、独立成分分析ICA、非负矩阵分解NMF等）来捕捉数据在高维空间中的主要变化方向，从而在低维空间中重构出大部分信息。我们将分析不同降维方法的优劣及其在处理不同类型多维图像数据时的适用性。 跨维度预测与残差编码： 介绍利用一个或多个维度的数据来预测其他维度的数据，然后仅编码预测误差（残差）的策略。这将包括对线性预测、非线性预测模型以及基于深度学习的预测方法的讨论，重点关注如何设计能够有效捕捉多维相关性的预测器。 联合编码与码率优化： 深入研究将所有维度的数据作为一个整体进行联合编码的方法。这包括探讨各种形式的变换编码（如小波变换、DCT的推广）、算术编码以及熵编码在多维数据压缩中的应用。我们将分析如何设计码率控制器，以在满足特定失真约束的前提下，实现最优的压缩效率。 感知与应用导向的压缩： 讨论如何在压缩过程中考虑人类视觉感知特性或特定应用需求。例如，对于医学影像，可能需要优先保留结构性信息；对于遥感数据，可能需要保留光谱特征。我们将介绍如何设计感知损失函数和自适应编码策略，以满足不同应用场景下的特定质量要求。 第三部分：前沿技术与未来展望 在本部分，我们将展望多维高分辨率图像数据压缩领域的最新进展和未来发展方向： 深度学习在多维压缩中的作用： 详细探讨深度学习模型（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、生成对抗网络GAN）在特征学习、数据预测、端到端压缩以及图像重建方面的强大能力。我们将分析卷积神经网络在捕捉空间相关性方面的优势，循环神经网络在处理时间序列和序列化数据中的潜力，以及生成对抗网络在生成高质量重建图像方面的创新应用。 硬件加速与实时压缩： 讨论如何通过GPU、FPGA等硬件加速技术来提升多维图像数据的压缩效率，实现近乎实时的压缩处理。这将涉及硬件架构设计、并行计算策略以及低功耗优化等问题。 标准化与互操作性： 探讨当前多维图像数据压缩领域的标准化进展，以及如何建立统一的编码格式和评估标准，以促进技术的广泛应用和互操作性。 新兴应用领域： 展望多维高分辨率图像压缩技术在自动驾驶（激光雷达、摄像头融合）、虚拟现实/增强现实（3D建模、全景视频）、科学模拟（高性能计算数据可视化）、以及物联网（边缘计算设备的数据传输）等新兴领域的潜在应用。 通过对这些方面的深入探讨，本书旨在构建一个全面的知识体系，帮助读者理解和掌握多维高分辨率图像数据压缩的核心技术与前沿动态，从而为相关领域的研究和开发提供有力的支持。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆