Sammanfattning av denna webbsida: Bildbehandlingssystem för en hyperspektral sensor har utvecklats för att maximera bilddataöverföringseffektiviteten för stor volym och höghastighetsdata nedlänkkapacitet. Eftersom mer än 100 kanaler krävs för hyperspektralsensorer på jordobservationssatelliter, är snabb och liten fotavtryck förlustfri bildkompression avgörande för att minska storleken och vikten på ett sensorsystem. En snabb förlustfri bildkomprimeringsalgoritm har utvecklats, och implementeras i den inbyggda korrigeringskretsen för känslighet och linjäritet av kompletterande metalloxidhalvledarsensorer (CMOS) 2015, 15 24927 sensorer för att maximera kompressionsförhållandet. Den använda bildkomprimeringsmetoden är baserad på Snabb, Effektiv, Lossless Image Compression System (FELICS), som är en hierarkisk prediktiv kodningsmetod med upplösningsskalning. För att förbättra FELICS prestanda av bilddekoration och entropi kodning, tillämpar vi en tvådimensionell interpolation förutsägelse och adaptiv Golomb-Rice kodning. Den stöder progressiv dekompression med hjälp av upplösningsskalning samtidigt som överlägsen prestanda mäts som hastighet och komplexitet. Kodningseffektivitet och kompressionshastighet förstorar signalöverföringskanalernas effektiva kapacitet, vilket leder till att den inbyggda hårdvaran minskas genom multiplexing av sensorsignaler till ett reducerat antal kompressionskretsar. Kretsen är inbäddad i data formmateria av sensorsystemet utan att lägga till storlek, vikt, strömförbrukning och tillverkningskostnad.
I REF föreslår författarna att man maximerar bilddataöverföringseffektiviteten för stor volym och höghastighetsdatanedlänkkapacitet, genom att använda ett snabbt och förlustfritt bildkompressionssystem, vilket är en hierarkisk prediktiv kodningsmetod med upplösningsskalning.
Onboard Image Processing System for Hyperspectral Sensor
{'venue': 'Sensors', 'journal': 'Sensors', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}