Resumen

La compresión con pérdida puede producir información falsa, como bloqueo, ruido, anillos, fantasmas, aliasing y difuminación. Este documento proporciona un modelo integral para las características de imágenes de teledetección óptica basado en la tasa de retención de desviaciones estándar de bloques (BSV). Primero proponemos un método de evaluación de compresión, CR_CI, que combina la predicción de redes neuronales y la fidelidad de calidad de imagen de teledetección óptica. A través de la evaluación de compresión y la verificación experimental mejorada de múltiples satélites (satélite CBERS-02B, satélite ZY-1-02C, satélite CBERS-04, GF-1, GF-2, etc.), CR_CI puede ser estable, probar inteligentemente cambios en el rendimiento de extracción de información de imágenes de teledetección óptica y proporcionar un sólido respaldo para optimizar el diseño de esquemas de compresión. Además, se construye un predictor de compresión de número de imágenes de teledetección basado en redes neuronales profundas, que combina eficiencia de compresión (ratio de compresión), calidad de imagen y protección. Los resultados empíricos demuestran la mayor eficiencia de compresión de imágenes bajo la premisa de satisfacer la interpretación visual y la aplicación cuantitativa.

• Materias:Inteligencia artificial Aplicación móvil Asistencia tecnológica a personas con discapacidad Tecnología en educación
• Subjects:Artificial intelligence Mobile application Technological assistance to people with disabilities Technology in education
• Palabras claves:Compresión; Imagen de teledetección; Red neuronal; Fidelidad de la calidad; Bloqueo; Eficacia de la compresión
• Keywords:Compression; Remote sensing image; Neural network; Quality fidelity; Blockiness; Compression efficiency