Математическое и программное обеспечение сжатия гиперспектральных изображений с использованием разностно-дискретных преобразований

Цель: разработка и исследование алгоритмического и программного обеспечения сжатия гиперспектральных изображений 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. Получен новый алгоритм сжатия гиперспектральных изображений без потерь, отличающийся совместным применением группирования каналов, выбором отсчётного канала по критерию корреляции c применением разностных преобразований; разработана оригинальная 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; представлен новый алгоритм сжатия гиперспектральных изображений с потерями, отличающийся поканальным способом определения индекса для квантования и адаптированной таблицей кодов Хаффмана.