Саринова А.Ж. Математическое и программное обеспечение сжатия гиперспектральных изображений с использованием разностно-дискретных преобразований

Автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук : 05.13.11 – Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей. — Томск, 2018. — 20 с.Научный руководитель: д.т.н. Замятин А.В.Целью работы является разработка и исследование алгоритмического и программного обеспечения сжатия ГИ без потерь и с потерями, учитывающего специфические особенности данных и позволяющего существенно увеличить показатели степени сжатия, вычислительной эффективности и минимизировать искажения при заданном уровне потерь.Научная новизна.
Алгоритм сжатия гиперспектральных изображений без потерь, отличающийся совместным применением группирования каналов, выбором отсчётного канала по критерию корреляции c применением разностных преобразований, и позволяющий существенно увеличить степень сжатия.
Модификация алгоритма сжатия гиперспектральных изображений без потерь с параллельной обработкой данных, основанная на упорядочении всех каналов изображения по критерию корреляции без их группирования и применения к ним разностного преобразования с использованием регрессионного анализа, позволяющего сократить объем данных для обработки каждым вычислительным узлом.
Алгоритм сжатия гиперспектральных изображений с потерями, отличающийся по-канальным способом определения индекса для квантования и адаптированной таблицей кодов Хаффмана, позволяющий обеспечить более высокую степень сжатия при заданном минимальном уровне потерь.Практическая ценность и значимость работы. Практически значимыми являются предложенное в работе семейство алгоритмов сжатия гиперспектральных изображений без потерь и с потерями. Результаты исследований могут применяться для сжатия различных видов ГИ, в том числе аэрокосмических, а также иных многоканальных, возникающих в задачах физики, химии, астрономии, биологии и медицины.