[pt] Este trabalho apresenta um estudo sobre compressão de
imagens de sensoriamento remoto para serem transmitidas
através de um canal com ruído. As imagens são capturadas
por um satélite de sensoriamento remoto e transmitidas a
uma estação terrestre. A compreensão das imagens é
necessária para se economizar banda e potência de
transmissão. Algumas técnicas muito boas de compressão de
imagens apresentam sérios problemas quando na presença de
ruído. Assim, a técnica de quantização vetorial foi
escolhida para ser utilizada neste trabalho. Utilizando-se
a idéia de quantização vetorial multi-estágios, propões-se
um esquema de compressão com remoção de médias, onde
separa-se a informação contida na imagem para tratá-la de
forma diferenciada, de acordo com a sua importância. É
feita então uma análise sobre o projeto do enlace do
satélite do sensoriamento remoto comparando-se o esquema
utilizado atualmente com o esquema proposto. / [en] This thesis presents a study of remote sensing image
compression to be transmitted over a noisy channel. The
images are obtained by a remote sensing satellite and
transmitting to an earth station. The compression is due
to savings in bandwidth and transmitting power. Some of
the most efficient image codecs presents serious problems
in the presence of noise. So, the vector quantization
technique was chosen to be used. Using the multi-stage
vector quantization idea, a compression scheme with mean
remove is proposed as a manner to separate and treat
unequally the image information as its importance. An
analysis on the design of the remote sensing satellite
link is done with a comparison between the current scheme
used the proposed one.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:7472 |
| Date | 10 November 2005 |
| Creators | ARMANDO TEMPORAL NETO |
| Contributors | WEILER ALVES FINAMORE, WEILER ALVES FINAMORE |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
Page generated in 0.0018 seconds