Resumen

La compresión con pérdida puede producir información falsa, como pixelación, ruido, halos, efecto fantasma, aliasing y desenfoque. Este artículo 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. 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 de manera inteligente los cambios en el rendimiento de extracción de información de imágenes de teledetección óptica y proporcionar un fuerte respaldo para optimizar el diseño de esquemas de compresión. Además, se construye un predictor de compresión de imágenes

• 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