Compresión de Imágenes con Pérdidas
| AUTHOR | Mastriani Mario |
| PUBLISHER | Eae Editorial Academia Espanola (08/31/2011) |
| PRODUCT TYPE | Paperback (Paperback) |
Description
Se encuentra ampliamente documentado en toda la literatura de procesamiento de im genes, que la transformada ptima por excelencia por su gran eficiencia para compactar energ a de se ales e im genes, es la famosa Transformada Discreta de Karhunen-Lo ve (TDKL). Siendo la descorrelaci n de bandas multi e hiperespectrales de origen satelital el mbito donde m s eficiente es. Esto tiene que ver con el hecho de que dichas bandas son im genes de una misma parcela, pero a diferentes longitudes de onda. Esto implica indirectamente, que la TDKL es m s eficiente en el proceso de decorrelaci n cuando es aplicada a un paquete de im genes que poseen un valor elevado de un nuevo atributo que denominaremos Similitud Morfol gica Equi-Posicional (SMEP), el cual se formalizar en extenso en el Cap tulo 3 (Soluciones Propuestas).
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Product Format
Product Details
ISBN-13:
9783845490625
ISBN-10:
3845490624
Binding:
Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language:
Spanish
More Product Details
Page Count:
268
Carton Quantity:
30
Product Dimensions:
6.00 x 0.61 x 9.00 inches
Weight:
0.87 pound(s)
Country of Origin:
US
Subject Information
BISAC Categories
Technology & Engineering | General
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
Se encuentra ampliamente documentado en toda la literatura de procesamiento de im genes, que la transformada ptima por excelencia por su gran eficiencia para compactar energ a de se ales e im genes, es la famosa Transformada Discreta de Karhunen-Lo ve (TDKL). Siendo la descorrelaci n de bandas multi e hiperespectrales de origen satelital el mbito donde m s eficiente es. Esto tiene que ver con el hecho de que dichas bandas son im genes de una misma parcela, pero a diferentes longitudes de onda. Esto implica indirectamente, que la TDKL es m s eficiente en el proceso de decorrelaci n cuando es aplicada a un paquete de im genes que poseen un valor elevado de un nuevo atributo que denominaremos Similitud Morfol gica Equi-Posicional (SMEP), el cual se formalizar en extenso en el Cap tulo 3 (Soluciones Propuestas).
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