软件开发专利实例，如何书写软件应用发明专利说明书

今天，乐知网小编 给大家分享 软件开发专利实例，如何书写软件应用发明专利说明书（实例）。

软件开发专利实例，如何书写软件应用发明专利说明书（实例）

说？ ？明？ ？书 基于RFID的参展人员消费偏好调查分析方法及系统 技术领域（这个是套话，不过要套正确了） 本发明涉及一种对展览会场中参展人员消费偏好进行调查分析的方法及系统，尤其涉及一种应用RFID定位技术自动获取参展人员消费偏好的方法及系统。

背景技术（通常写出现有技术存在的问题，而下文写本专利如何解决这些问题） 近年来，我国的会展经济呈现出快速增长的态势，从小到大，从单一到多样，从综合到专业，以年均20%的速度递增；会展内容涉及到几乎所有生产性行业与商业流通、运输、通讯、旅游等服务性行业；举办城市也不仅仅在少数几个中心城市，许多地方城市也纷纷建馆办展。

许多企业参加会展一方面是为了展示企业的良好形象，另一方面是为了及时、准确地获取各方面的有效信息，实施适当的市场营销策略。

目前，常用的方法是对参加展会的人员进行问卷调查。

问卷调查是一种结构化的调查，其结果一般都能被量化出来，便于进行统计处理和分析，现在有大量的相关统计分析软件帮助我们对数据进行分析，方便进行数据挖掘，因而节省时间、经费和人力。

如果有类似的专利，可进行介绍，以突出自己专利的优点：

介绍完后要简要说明收下现在技术存在的问题：

然而，问卷调查也存在一些难以克服的缺点：

调查结果广而不深；另外调查问卷经常采用由用户自己填答的方式，经常有人冒充用户参与调查，而被访者填写问卷过程中可能受到他人和自身情绪的影响而没有填写用户的真实情况，导致问卷调查法所得资料的信度与效度不高。

发明内容（第一段先写出要解决的技术问题，接着写解决该技术问题的技术方案，最后写出本发明的有益效果） 为了解决问卷调查法所得数据信度和效度不高的缺点，本发明采用一种基于RFID定位技术的消费偏好调查分析方法，能够准确获知消费者的偏好。

本发明采用的方案是（这里面详细介绍如何实现你的技术，通常分成好多步骤，这样条理清晰）：

…… 下图是另一个专利的写法，可体会一下：

本发明的有益效果是（在发明内容部分的最后写出本发明的优点，也可不写这几个字，直接叙述出本发明的优点）：

1、整个系统的设备，包括RFID标签、阅读器、传输适配器和计算机都可以循环利用，节省调查成本。

2、通过参展证将每个参展人员都绑定在一个RFID标签上，由于参展证的唯一性，使得所有参展人员都参与了调查，并且也不存在冒充参与调查的用户，调查结果更全面可靠。

3、整个调查过程对参展人员是透明的，参展人员不需任何操作，调查过程对参展人员的参展也没有任何影响，使得调查结果更真实可信。

4、整个调查过程基本都由设备自动完成，调查结果的获取更加快捷准确。

附图说明（介绍下图表示什么意思） 附图1是基于RFID的参展人员消费偏好调查分析系统结构示意图。

附图2是本发明实施例提供的基于RFID的参展人员消费偏好调查分析系统的实现流程示意图。

具体实施方式（详细写出实现发明的优选方式，举一个具体的实例来介绍整个流程如何实现，此部分是最占篇幅的一部分）

软件开发专利实例，样例-程序类专利申请技术交底书

专 利 技 术 交 底 书 发明（实用新型）名称：

一种遥感影像压缩系统的实现方法 专利权人：

发明人：

交底技术问题联系人：

交底人Tel：

E-mail：

本发明属于什么技术领域，或者应用于什么行业。

（只需要一两句话即可。

） 注：

★号为必填项 ★一、本发明解决的技术问题是：

参考提示：

对应现有技术的所有缺点，正面描述本发明要解决的技术问题；本发明解决不了的不用提供。

1、以因果关系推理的方式推导出现有技术的缺点是什么？2、针对这些缺点，说明本发明的目的及能够达到的技术效果。

（现有技术的缺点是针对于本发明的优点来描述）请参考提示填写内容：

缺陷：

由于影像分辨率越高，相邻采样点的相关性越高，数据水分也越大。

对遥感数据进行压缩，有利于节省通信信道，提高信息的传输速率；数据压缩之后有利于实现保密通讯，提高系统的整体可靠性。

现有技术中，遥感影像数据量日益庞大，有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出，给数据的传输和存储带来了极大的技术困难。

本发明的目的及能够达到的技术效果：

通过本发明可快速实现大容量遥感影像无损压缩，解决了现有技术中有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出，给数据的传输和存储带来了极大的便利。

★二、详细介绍技术背景，并描述已有的与本发明最相近似的实现方案。

参考提示：

1、背景技术（大的技术背景和小的技术背景以辅助理解本发明公知技术内容）2、现有技术方案，描述与本发明最相近似的现有已经实现的方案（对于方法，应说明现有方法的步骤，对于装置，应当说明结构组成及其关系）应详细介绍，以不需再去看文献即可领会该技术内容为准，如果现有技术出自专利，期刊，书籍，则提供出处。

专利代理人员不是专业技术人员，一些简单的技术问题在专业人员看来不需要介绍，但对非专业人员来说理解同样困难，所以请尽量解释清楚。

背景技术和现有技术方案：

随着新型传感技术的发展，遥感影像的时间、空间和光谱分辨率不断提高，随着航天遥感技术的迅速发展，相应的数据规模呈几何级数增长。

遥感数据量日益庞大，有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出，给数据的传输和存储带来了极大的困难。

数据压缩技术作为解决这一问题的有效途径，尤其对于遥感影像数据来说，在遥感领域越来越受到重视。

由于遥感影像对地物分析和识别非常重要的作用，大部分情况下人们希望在不损失信息的情况下对遥感影像进行有效、高效的压缩，也使得遥感影像压缩技术与一般的图像压缩技术有所不同。

★三、本发明（实用新型）技术方案的详细阐述（核心的重点内容）：

参考提示：

本部分为专利申请最重要的部分，需要详细提供发明（实用新型）中每一功能的实现都要有相应的技术实现方案；应该结合流程图、架构图、原理框图、电路图、系统结构图等进行说明。

（请提供一个具体的实施例！请不要提供软件产品的使用说明书及宣传手册！）专利所保护的是技术方案不是功能，因此需要给出实现某种功能的具体技术方案，即实现的方法过程及其连接关系，不能仅仅阐述功能（阐述时，每一功能的实现都要有相应的实现方法和技术方案，不可笼统概述）。

若涉及网络架构，请针对现有技术的网络架构图描述本发明的网络架构（请配合附图说明），说明网络架构模块之间的连通关系；若网络架构没有变化，仅涉及数据处理流程变化，则以本发明的数据处理流程对比现有技术来进行描述实现过程；所有附图都应该配合有详细的文字描述；方法类型专利请提供流程图、原理框图、电路图或系统结构图等附图进行说明，并提供相关的系统装置；发明必须为一个完整的技术方案，不能仅仅描述一部分或仅描述原理；必须从多方面诠释本发明的全部内容。

（完整的技术方案并非整个软件，整个系统；为实现某一特定创新点而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白话文或口语表述，内容一定要齐全、完整。

【电脑无法画图表述清楚的，可以手工描绘，并拍照附到表格空白处】针对遥感影像数据量日益庞大，有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出，给数据的传输和存储带来了极大困难的特点，提出了如图1 所示的一种遥感影像压缩系统的实现方法，包括如下步骤：

步骤101，采集遥感影像数据；步骤102，通过映射变换器，采用可逆的小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换，形成映射变换数据，来减少影像数据的相关性；采用小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换的具体方法为，通过小波变换的方法减少了遥感影像数据中图像中的冗余信息，小波变换具体采用的方法为：

设Ψa，b(x) 为分析小波，a 为伸缩因子，b 为平移因子，函数Ψ(x) 为基本小波，f(x) 为任意函数，L2(R) 为平方可积空间，C_Ψ 为傅里叶变换的可容性范围，|ω| 为信号的基频；小波变换的实质在于将L2(R) 平方可积空间中的f(x) 表示成为Ψ(a，b)(x) 的不同伸缩和平移因子上投影的叠加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是满足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的条件下，函数Ψ(x) 通过伸缩和平移产生的；分析小波Ψa，b(x) 的计算方法为：

基本小波函数Ψ(x) 的傅里叶变换为Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范围为：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里叶变换Ψ(ω) 经过原点，函数f(x) 在L2(R) 平方可积空间上连续小波变换为(Tf(x))，(Tf(x)) 的计算方法为：

所述遥感影像数据根据所述分析小波实现映射变换；步骤103，通过熵编码器将映射变换数据进行编码处理，输出编码流数据；熵编码器进一步无损的压缩了经过变换后的数据以提高总体的压缩效果，它利用一个模型来准确确定各个量化值的概率然后产生基于这些概率的合适的编码，从而让输出的编码流小于输入流。

编码处理是采用EBCOT 方式进行处理；EBCOT 主要用于对小波变换产生的子带系数进行量化和采用二进制MQ 算法对子带系数进行熵编码；对子带系数进行量化的具体方式为将子带系数等分成独立编码的码块；步骤104，将编码流数据进行压缩处理，完成遥感影像数据的压缩。

本发明中所采用的映射变换，它体现了输入原始图像和经过变换的图像之间的一一对应关系。

变换也称为去除相关，它减少了图像中的冗余信息，与输入原始图像数据相比，变换后的图像数据提供了一种更易于压缩的图像数据表示形式。

本发明中所采用的熵编码，采用嵌入式分块优化截断编码算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一种对小波变换产生的子带系数进行量化和编码的方法，它的基本思想是把每一个子带的小波变换系数分成独立编码的码块，并且对所有的码块使用完全相同的编码算法。

EBCOT 算法不利用不同分解级或者是不同频带上小波系数的相似性，而是简单的将所有小波系数分成规则的小方块进行处理，这样小波系数的管理不再涉及复杂的四叉树结构，简化了编码算法。

作为补偿，该算法采用二进制MQ 算数编码器对小波系数做熵编码，其总体压缩性能高，同时，系数分块使得EBCOT 算法可以满足感兴趣区编码，容错编码等特殊应用要求。

参考提示：

本部分为专利申请最重要的部分，需要详细提供发明（实用新型）中每一功能的实现都要有相应的技术实现方案；应该结合流程图、架构图、原理框图、电路图、系统结构图等进行说明。

（请提供一个具体的实施例！请不要提供软件产品的使用说明书及宣传手册！）专利所保护的是技术方案不是功能，因此需要给出实现某种功能的具体技术方案，即实现的方法过程及其连接关系，不能仅仅阐述功能（阐述时，每一功能的实现都要有相应的实现方法和技术方案，不可笼统概述）。

若涉及网络架构，请针对现有技术的网络架构图描述本发明的网络架构（请配合附图说明），说明网络架构模块之间的连通关系；若网络架构没有变化，仅涉及数据处理流程变化，则以本发明的数据处理流程对比现有技术来进行描述实现过程；所有附图都应该配合有详细的文字描述；方法类型专利请提供流程图、原理框图、电路图或系统结构图等附图进行说明，并提供相关的系统装置；发明必须为一个完整的技术方案，不能仅仅描述一部分或仅描述原理；必须从多方面诠释本发明的全部内容。

（完整的技术方案并非整个软件，整个系统；为实现某一特定创新点而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白话文或口语表述，内容一定要齐全、完整。

【电脑无法画图表述清楚的，可以手工描绘，并拍照附到表格空白处】针对遥感影像数据量日益庞大，有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出，给数据的传输和存储带来了极大困难的特点，提出了如图1 所示的一种遥感影像压缩系统的实现方法，包括如下步骤：

步骤101，采集遥感影像数据；步骤102，通过映射变换器，采用可逆的小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换，形成映射变换数据，来减少影像数据的相关性；采用小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换的具体方法为，通过小波变换的方法减少了遥感影像数据中图像中的冗余信息，小波变换具体采用的方法为：

设Ψa，b(x) 为分析小波，a 为伸缩因子，b 为平移因子，函数Ψ(x) 为基本小波，f(x) 为任意函数，L2(R) 为平方可积空间，C_Ψ 为傅里叶变换的可容性范围，|ω| 为信号的基频；小波变换的实质在于将L2(R) 平方可积空间中的f(x) 表示成为Ψ(a，b)(x) 的不同伸缩和平移因子上投影的叠加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是满足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的条件下，函数Ψ(x) 通过伸缩和平移产生的；分析小波Ψa，b(x) 的计算方法为：

基本小波函数Ψ(x) 的傅里叶变换为Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范围为：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里叶变换Ψ(ω) 经过原点，函数f(x) 在L2(R) 平方可积空间上连续小波变换为(Tf(x))，(Tf(x)) 的计算方法为：

所述遥感影像数据根据所述分析小波实现映射变换；步骤103，通过熵编码器将映射变换数据进行编码处理，输出编码流数据；熵编码器进一步无损的压缩了经过变换后的数据以提高总体的压缩效果，它利用一个模型来准确确定各个量化值的概率然后产生基于这些概率的合适的编码，从而让输出的编码流小于输入流。

编码处理是采用EBCOT 方式进行处理；EBCOT 主要用于对小波变换产生的子带系数进行量化和采用二进制MQ 算法对子带系数进行熵编码；对子带系数进行量化的具体方式为将子带系数等分成独立编码的码块；步骤104，将编码流数据进行压缩处理，完成遥感影像数据的压缩。

本发明中所采用的映射变换，它体现了输入原始图像和经过变换的图像之间的一一对应关系。

变换也称为去除相关，它减少了图像中的冗余信息，与输入原始图像数据相比，变换后的图像数据提供了一种更易于压缩的图像数据表示形式。

本发明中所采用的熵编码，采用嵌入式分块优化截断编码算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一种对小波变换产生的子带系数进行量化和编码的方法，它的基本思想是把每一个子带的小波变换系数分成独立编码的码块，并且对所有的码块使用完全相同的编码算法。

EBCOT 算法不利用不同分解级或者是不同频带上小波系数的相似性，而是简单的将所有小波系数分成规则的小方块进行处理，这样小波系数的管理不再涉及复杂的四叉树结构，简化了编码算法。

作为补偿，该算法采用二进制MQ 算数编码器对小波系数做熵编码，其总体压缩性能高，同时，系数分块使得EBCOT 算法可以满足感兴趣区编码，容错编码等特殊应用要求。

参考提示：

本部分为专利申请最重要的部分，需要详细提供发明（实用新型）中每一功能的实现都要有相应的技术实现方案；应该结合流程图、架构图、原理框图、电路图、系统结构图等进行说明。

（请提供一个具体的实施例！请不要提供软件产品的使用说明书及宣传手册！）专利所保护的是技术方案不是功能，因此需要给出实现某种功能的具体技术方案，即实现的方法过程及其连接关系，不能仅仅阐述功能（阐述时，每一功能的实现都要有相应的实现方法和技术方案，不可笼统概述）。

若涉及网络架构，请针对现有技术的网络架构图描述本发明的网络架构（请配合附图说明），说明网络架构模块之间的连通关系；若网络架构没有变化，仅涉及数据处理流程变化，则以本发明的数据处理流程对比现有技术来进行描述实现过程；所有附图都应该配合有详细的文字描述；方法类型专利请提供流程图、原理框图、电路图或系统结构图等附图进行说明，并提供相关的系统装置；发明必须为一个完整的技术方案，不能仅仅描述一部分或仅描述原理；必须从多方面诠释本发明的全部内容。

（完整的技术方案并非整个软件，整个系统；为实现某一特定创新点而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白话文或口语表述，内容一定要齐全、完整。

【电脑无法画图表述清楚的，可以手工描绘，并拍照附到表格空白处】针对遥感影像数据量日益庞大，有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出，给数据的传输和存储带来了极大困难的特点，提出了如图1 所示的一种遥感影像压缩系统的实现方法，包括如下步骤：

步骤101，采集遥感影像数据；步骤102，通过映射变换器，采用可逆的小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换，形成映射变换数据，来减少影像数据的相关性；采用小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换的具体方法为，通过小波变换的方法减少了遥感影像数据中图像中的冗余信息，小波变换具体采用的方法为：

设Ψa，b(x) 为分析小波，a 为伸缩因子，b 为平移因子，函数Ψ(x) 为基本小波，f(x) 为任意函数，L2(R) 为平方可积空间，C_Ψ 为傅里叶变换的可容性范围，|ω| 为信号的基频；小波变换的实质在于将L2(R) 平方可积空间中的f(x) 表示成为Ψ(a，b)(x) 的不同伸缩和平移因子上投影的叠加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是满足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的条件下，函数Ψ(x) 通过伸缩和平移产生的；分析小波Ψa，b(x) 的计算方法为：

基本小波函数Ψ(x) 的傅里叶变换为Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范围为：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里叶变换Ψ(ω) 经过原点，函数f(x) 在L2(R) 平方可积空间上连续小波变换为(Tf(x))，(Tf(x)) 的计算方法为：

所述遥感影像数据根据所述分析小波实现映射变换；步骤103，通过熵编码器将映射变换数据进行编码处理，输出编码流数据；熵编码器进一步无损的压缩了经过变换后的数据以提高总体的压缩效果，它利用一个模型来准确确定各个量化值的概率然后产生基于这些概率的合适的编码，从而让输出的编码流小于输入流。

编码处理是采用EBCOT 方式进行处理；EBCOT 主要用于对小波变换产生的子带系数进行量化和采用二进制MQ 算法对子带系数进行熵编码；对子带系数进行量化的具体方式为将子带系数等分成独立编码的码块；步骤104，将编码流数据进行压缩处理，完成遥感影像数据的压缩。

本发明中所采用的映射变换，它体现了输入原始图像和经过变换的图像之间的一一对应关系。

变换也称为去除相关，它减少了图像中的冗余信息，与输入原始图像数据相比，变换后的图像数据提供了一种更易于压缩的图像数据表示形式。

本发明中所采用的熵编码，采用嵌入式分块优化截断编码算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一种对小波变换产生的子带系数进行量化和编码的方法，它的基本思想是把每一个子带的小波变换系数分成独立编码的码块，并且对所有的码块使用完全相同的编码算法。

EBCOT 算法不利用不同分解级或者是不同频带上小波系数的相似性，而是简单的将所有小波系数分成规则的小方块进行处理，这样小波系数的管理不再涉及复杂的四叉树结构，简化了编码算法。

作为补偿，该算法采用二进制MQ 算数编码器对小波系数做熵编码，其总体压缩性能高，同时，系数分块使得EBCOT 算法可以满足感兴趣区编码，容错编码等特殊应用要求。

参考提示：

本部分为专利申请最重要的部分，需要详细提供发明（实用新型）中每一功能的实现都要有相应的技术实现方案；应该结合流程图、架构图、原理框图、电路图、系统结构图等进行说明。

（请提供一个具体的实施例！请不要提供软件产品的使用说明书及宣传手册！）专利所保护的是技术方案不是功能，因此需要给出实现某种功能的具体技术方案，即实现的方法过程及其连接关系，不能仅仅阐述功能（阐述时，每一功能的实现都要有相应的实现方法和技术方案，不可笼统概述）。

若涉及网络架构，请针对现有技术的网络架构图描述本发明的网络架构（请配合附图说明），说明网络架构模块之间的连通关系；若网络架构没有变化，仅涉及数据处理流程变化，则以本发明的数据处理流程对比现有技术来进行描述实现过程；所有附图都应该配合有详细的文字描述；方法类型专利请提供流程图、原理框图、电路图或系统结构图等附图进行说明，并提供相关的系统装置；发明必须为一个完整的技术方案，不能仅仅描述一部分或仅描述原理；必须从多方面诠释本发明的全部内容。

（完整的技术方案并非整个软件，整个系统；为实现某一特定创新点而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白话文或口语表述，内容一定要齐全、完整。

【电脑无法画图表述清楚的，可以手工描绘，并拍照附到表格空白处】针对遥感影像数据量日益庞大，有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出，给数据的传输和存储带来了极大困难的特点，提出了如图1 所示的一种遥感影像压缩系统的实现方法，包括如下步骤：

步骤101，采集遥感影像数据；步骤102，通过映射变换器，采用可逆的小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换，形成映射变换数据，来减少影像数据的相关性；采用小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换的具体方法为，通过小波变换的方法减少了遥感影像数据中图像中的冗余信息，小波变换具体采用的方法为：

设Ψa，b(x) 为分析小波，a 为伸缩因子，b 为平移因子，函数Ψ(x) 为基本小波，f(x) 为任意函数，L2(R) 为平方可积空间，C_Ψ 为傅里叶变换的可容性范围，|ω| 为信号的基频；小波变换的实质在于将L2(R) 平方可积空间中的f(x) 表示成为Ψ(a，b)(x) 的不同伸缩和平移因子上投影的叠加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是满足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的条件下，函数Ψ(x) 通过伸缩和平移产生的；分析小波Ψa，b(x) 的计算方法为：

基本小波函数Ψ(x) 的傅里叶变换为Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范围为：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里叶变换Ψ(ω) 经过原点，函数f(x) 在L2(R) 平方可积空间上连续小波变换为(Tf(x))，(Tf(x)) 的计算方法为：

所述遥感影像数据根据所述分析小波实现映射变换；步骤103，通过熵编码器将映射变换数据进行编码处理，输出编码流数据；熵编码器进一步无损的压缩了经过变换后的数据以提高总体的压缩效果，它利用一个模型来准确确定各个量化值的概率然后产生基于这些概率的合适的编码，从而让输出的编码流小于输入流。

编码处理是采用EBCOT 方式进行处理；EBCOT 主要用于对小波变换产生的子带系数进行量化和采用二进制MQ 算法对子带系数进行熵编码；对子带系数进行量化的具体方式为将子带系数等分成独立编码的码块；步骤104，将编码流数据进行压缩处理，完成遥感影像数据的压缩。

本发明中所采用的映射变换，它体现了输入原始图像和经过变换的图像之间的一一对应关系。

变换也称为去除相关，它减少了图像中的冗余信息，与输入原始图像数据相比，变换后的图像数据提供了一种更易于压缩的图像数据表示形式。

本发明中所采用的熵编码，采用嵌入式分块优化截断编码算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一种对小波变换产生的子带系数进行量化和编码的方法，它的基本思想是把每一个子带的小波变换系数分成独立编码的码块，并且对所有的码块使用完全相同的编码算法。

EBCOT 算法不利用不同分解级或者是不同频带上小波系数的相似性，而是简单的将所有小波系数分成规则的小方块进行处理，这样小波系数的管理不再涉及复杂的四叉树结构，简化了编码算法。

作为补偿，该算法采用二进制MQ 算数编码器对小波系数做熵编码，其总体压缩性能高，同时，系数分块使得EBCOT 算法可以满足感兴趣区编码，容错编码等特殊应用要求。

参考提示：

本部分为专利申请最重要的部分，需要详细提供发明（实用新型）中每一功能的实现都要有相应的技术实现方案；应该结合流程图、架构图、原理框图、电路图、系统结构图等进行说明。

（请提供一个具体的实施例！请不要提供软件产品的使用说明书及宣传手册！）专利所保护的是技术方案不是功能，因此需要给出实现某种功能的具体技术方案，即实现的方法过程及其连接关系，不能仅仅阐述功能（阐述时，每一功能的实现都要有相应的实现方法和技术方案，不可笼统概述）。

若涉及网络架构，请针对现有技术的网络架构图描述本发明的网络架构（请配合附图说明），说明网络架构模块之间的连通关系；若网络架构没有变化，仅涉及数据处理流程变化，则以本发明的数据处理流程对比现有技术来进行描述实现过程；所有附图都应该配合有详细的文字描述；方法类型专利请提供流程图、原理框图、电路图或系统结构图等附图进行说明，并提供相关的系统装置；发明必须为一个完整的技术方案，不能仅仅描述一部分或仅描述原理；必须从多方面诠释本发明的全部内容。

（完整的技术方案并非整个软件，整个系统；为实现某一特定创新点而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白话文或口语表述，内容一定要齐全、完整。

【电脑无法画图表述清楚的，可以手工描绘，并拍照附到表格空白处】针对遥感影像数据量日益庞大，有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出，给数据的传输和存储带来了极大困难的特点，提出了如图1 所示的一种遥感影像压缩系统的实现方法，包括如下步骤：

步骤101，采集遥感影像数据；步骤102，通过映射变换器，采用可逆的小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换，形成映射变换数据，来减少影像数据的相关性；采用小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换的具体方法为，通过小波变换的方法减少了遥感影像数据中图像中的冗余信息，小波变换具体采用的方法为：

设Ψa，b(x) 为分析小波，a 为伸缩因子，b 为平移因子，函数Ψ(x) 为基本小波，f(x) 为任意函数，L2(R) 为平方可积空间，C_Ψ 为傅里叶变换的可容性范围，|ω| 为信号的基频；小波变换的实质在于将L2(R) 平方可积空间中的f(x) 表示成为Ψ(a，b)(x) 的不同伸缩和平移因子上投影的叠加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是满足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的条件下，函数Ψ(x) 通过伸缩和平移产生的；分析小波Ψa，b(x) 的计算方法为：

基本小波函数Ψ(x) 的傅里叶变换为Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范围为：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里叶变换Ψ(ω) 经过原点，函数f(x) 在L2(R) 平方可积空间上连续小波变换为(Tf(x))，(Tf(x)) 的计算方法为：

所述遥感影像数据根据所述分析小波实现映射变换；步骤103，通过熵编码器将映射变换数据进行编码处理，输出编码流数据；熵编码器进一步无损的压缩了经过变换后的数据以提高总体的压缩效果，它利用一个模型来准确确定各个量化值的概率然后产生基于这些概率的合适的编码，从而让输出的编码流小于输入流。

编码处理是采用EBCOT 方式进行处理；EBCOT 主要用于对小波变换产生的子带系数进行量化和采用二进制MQ 算法对子带系数进行熵编码；对子带系数进行量化的具体方式为将子带系数等分成独立编码的码块；步骤104，将编码流数据进行压缩处理，完成遥感影像数据的压缩。

本发明中所采用的映射变换，它体现了输入原始图像和经过变换的图像之间的一一对应关系。

变换也称为去除相关，它减少了图像中的冗余信息，与输入原始图像数据相比，变换后的图像数据提供了一种更易于压缩的图像数据表示形式。

本发明中所采用的熵编码，采用嵌入式分块优化截断编码算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一种对小波变换产生的子带系数进行量化和编码的方法，它的基本思想是把每一个子带的小波变换系数分成独立编码的码块，并且对所有的码块使用完全相同的编码算法。

EBCOT 算法不利用不同分解级或者是不同频带上小波系数的相似性，而是简单的将所有小波系数分成规则的小方块进行处理，这样小波系数的管理不再涉及复杂的四叉树结构，简化了编码算法。

作为补偿，该算法采用二进制MQ 算数编码器对小波系数做熵编码，其总体压缩性能高，同时，系数分块使得EBCOT 算法可以满足感兴趣区编码，容错编码等特殊应用要求。

参考提示：

本部分为专利申请最重要的部分，需要详细提供发明（实用新型）中每一功能的实现都要有相应的技术实现方案；应该结合流程图、架构图、原理框图、电路图、系统结构图等进行说明。

（请提供一个具体的实施例！请不要提供软件产品的使用说明书及宣传手册！）专利所保护的是技术方案不是功能，因此需要给出实现某种功能的具体技术方案，即实现的方法过程及其连接关系，不能仅仅阐述功能（阐述时，每一功能的实现都要有相应的实现方法和技术方案，不可笼统概述）。

若涉及网络架构，请针对现有技术的网络架构图描述本发明的网络架构（请配合附图说明），说明网络架构模块之间的连通关系；若网络架构没有变化，仅涉及数据处理流程变化，则以本发明的数据处理流程对比现有技术来进行描述实现过程；所有附图都应该配合有详细的文字描述；方法类型专利请提供流程图、原理框图、电路图或系统结构图等附图进行说明，并提供相关的系统装置；发明必须为一个完整的技术方案，不能仅仅描述一部分或仅描述原理；必须从多方面诠释本发明的全部内容。

（完整的技术方案并非整个软件，整个系统；为实现某一特定创新点而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白话文或口语表述，内容一定要齐全、完整。

【电脑无法画图表述清楚的，可以手工描绘，并拍照附到表格空白处】针对遥感影像数据量日益庞大，有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出，给数据的传输和存储带来了极大困难的特点，提出了如图1 所示的一种遥感影像压缩系统的实现方法，包括如下步骤：

步骤101，采集遥感影像数据；步骤102，通过映射变换器，采用可逆的小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换，形成映射变换数据，来减少影像数据的相关性；采用小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换的具体方法为，通过小波变换的方法减少了遥感影像数据中图像中的冗余信息，小波变换具体采用的方法为：

设Ψa，b(x) 为分析小波，a 为伸缩因子，b 为平移因子，函数Ψ(x) 为基本小波，f(x) 为任意函数，L2(R) 为平方可积空间，C_Ψ 为傅里叶变换的可容性范围，|ω| 为信号的基频；小波变换的实质在于将L2(R) 平方可积空间中的f(x) 表示成为Ψ(a，b)(x) 的不同伸缩和平移因子上投影的叠加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是满足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的条件下，函数Ψ(x) 通过伸缩和平移产生的；分析小波Ψa，b(x) 的计算方法为：

基本小波函数Ψ(x) 的傅里叶变换为Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范围为：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里叶变换Ψ(ω) 经过原点，函数f(x) 在L2(R) 平方可积空间上连续小波变换为(Tf(x))，(Tf(x)) 的计算方法为：

所述遥感影像数据根据所述分析小波实现映射变换；步骤103，通过熵编码器将映射变换数据进行编码处理，输出编码流数据；熵编码器进一步无损的压缩了经过变换后的数据以提高总体的压缩效果，它利用一个模型来准确确定各个量化值的概率然后产生基于这些概率的合适的编码，从而让输出的编码流小于输入流。

编码处理是采用EBCOT 方式进行处理；EBCOT 主要用于对小波变换产生的子带系数进行量化和采用二进制MQ 算法对子带系数进行熵编码；对子带系数进行量化的具体方式为将子带系数等分成独立编码的码块；步骤104，将编码流数据进行压缩处理，完成遥感影像数据的压缩。

本发明中所采用的映射变换，它体现了输入原始图像和经过变换的图像之间的一一对应关系。

变换也称为去除相关，它减少了图像中的冗余信息，与输入原始图像数据相比，变换后的图像数据提供了一种更易于压缩的图像数据表示形式。

本发明中所采用的熵编码，采用嵌入式分块优化截断编码算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一种对小波变换产生的子带系数进行量化和编码的方法，它的基本思想是把每一个子带的小波变换系数分成独立编码的码块，并且对所有的码块使用完全相同的编码算法。

EBCOT 算法不利用不同分解级或者是不同频带上小波系数的相似性，而是简单的将所有小波系数分成规则的小方块进行处理，这样小波系数的管理不再涉及复杂的四叉树结构，简化了编码算法。

作为补偿，该算法采用二进制MQ 算数编码器对小波系数做熵编码，其总体压缩性能高，同时，系数分块使得EBCOT 算法可以满足感兴趣区编码，容错编码等特殊应用要求。

ize=“normal” data-row-style=“normal”>参考提示：

本部分为专利申请最重要的部分，需要详细提供发明（实用新型）中每一功能的实现都要有相应的技术实现方案；应该结合流程图、架构图、原理框图、电路图、系统结构图等进行说明。

（请提供一个具体的实施例！请不要提供软件产品的使用说明书及宣传手册！）专利所保护的是技术方案不是功能，因此需要给出实现某种功能的具体技术方案，即实现的方法过程及其连接关系，不能仅仅阐述功能（阐述时，每一功能的实现都要有相应的实现方法和技术方案，不可笼统概述）。

若涉及网络架构，请针对现有技术的网络架构图描述本发明的网络架构（请配合附图说明），说明网络架构模块之间的连通关系；若网络架构没有变化，仅涉及数据处理流程变化，则以本发明的数据处理流程对比现有技术来进行描述实现过程；所有附图都应该配合有详细的文字描述；方法类型专利请提供流程图、原理框图、电路图或系统结构图等附图进行说明，并提供相关的系统装置；发明必须为一个完整的技术方案，不能仅仅描述一部分或仅描述原理；必须从多方面诠释本发明的全部内容。

（完整的技术方案并非整个软件，整个系统；为实现某一特定创新点而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白话文或口语表述，内容一定要齐全、完整。

【电脑无法画图表述清楚的，可以手工描绘，并拍照附到表格空白处】针对遥感影像数据量日益庞大，有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出，给数据的传输和存储带来了极大困难的特点，提出了如图1 所示的一种遥感影像压缩系统的实现方法，包括如下步骤：

步骤101，采集遥感影像数据；步骤102，通过映射变换器，采用可逆的小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换，形成映射变换数据，来减少影像数据的相关性；采用小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换的具体方法为，通过小波变换的方法减少了遥感影像数据中图像中的冗余信息，小波变换具体采用的方法为：

设Ψa，b(x) 为分析小波，a 为伸缩因子，b 为平移因子，函数Ψ(x) 为基本小波，f(x) 为任意函数，L2(R) 为平方可积空间，C_Ψ 为傅里叶变换的可容性范围，|ω| 为信号的基频；小波变换的实质在于将L2(R) 平方可积空间中的f(x) 表示成为Ψ(a，b)(x) 的不同伸缩和平移因子上投影的叠加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是满足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的条件下，函数Ψ(x) 通过伸缩和平移产生的；分析小波Ψa，b(x) 的计算方法为：

基本小波函数Ψ(x) 的傅里叶变换为Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范围为：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里叶变换Ψ(ω) 经过原点，函数f(x) 在L2(R) 平方可积空间上连续小波变换为(Tf(x))，(Tf(x)) 的计算方法为：

所述遥感影像数据根据所述分析小波实现映射变换；步骤103，通过熵编码器将映射变换数据进行编码处理，输出编码流数据；熵编码器进一步无损的压缩了经过变换后的数据以提高总体的压缩效果，它利用一个模型来准确确定各个量化值的概率然后产生基于这些概率的合适的编码，从而让输出的编码流小于输入流。

编码处理是采用EBCOT 方式进行处理；EBCOT 主要用于对小波变换产生的子带系数进行量化和采用二进制MQ 算法对子带系数进行熵编码；对子带系数进行量化的具体方式为将子带系数等分成独立编码的码块；步骤104，将编码流数据进行压缩处理，完成遥感影像数据的压缩。

本发明中所采用的映射变换，它体现了输入原始图像和经过变换的图像之间的一一对应关系。

变换也称为去除相关，它减少了图像中的冗余信息，与输入原始图像数据相比，变换后的图像数据提供了一种更易于压缩的图像数据表示形式。

本发明中所采用的熵编码，采用嵌入式分块优化截断编码算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一种对小波变换产生的子带系数进行量化和编码的方法，它的基本思想是把每一个子带的小波变换系数分成独立编码的码块，并且对所有的码块使用完全相同的编码算法。

EBCOT 算法不利用不同分解级或者是不同频带上小波系数的相似性，而是简单的将所有小波系数分成规则的小方块进行处理，这样小波系数的管理不再涉及复杂的四叉树结构，简化了编码算法。

作为补偿，该算法采用二进制MQ 算数编码器对小波系数做熵编码，其总体压缩性能高，同时，系数分块使得EBCOT 算法可以满足感兴趣区编码，容错编码等特殊应用要求。

参考提示：

本部分为专利申请最重要的部分，需要详细提供发明（实用新型）中每一功能的实现都要有相应的技术实现方案；应该结合流程图、架构图、原理框图、电路图、系统结构图等进行说明。

（请提供一个具体的实施例！请不要提供软件产品的使用说明书及宣传手册！）专利所保护的是技术方案不是功能，因此需要给出实现某种功能的具体技术方案，即实现的方法过程及其连接关系，不能仅仅阐述功能（阐述时，每一功能的实现都要有相应的实现方法和技术方案，不可笼统概述）。

若涉及网络架构，请针对现有技术的网络架构图描述本发明的网络架构（请配合附图说明），说明网络架构模块之间的连通关系；若网络架构没有变化，仅涉及数据处理流程变化，则以本发明的数据处理流程对比现有技术来进行描述实现过程；所有附图都应该配合有详细的文字描述；方法类型专利请提供流程图、原理框图、电路图或系统结构图等附图进行说明，并提供相关的系统装置；发明必须为一个完整的技术方案，不能仅仅描述一部分或仅描述原理；必须从多方面诠释本发明的全部内容。

（完整的技术方案并非整个软件，整个系统；为实现某一特定创新点而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白话文或口语表述，内容一定要齐全、完整。

【电脑无法画图表述清楚的，可以手工描绘，并拍照附到表格空白处】针对遥感影像数据量日益庞大，有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出，给数据的传输和存储带来了极大困难的特点，提出了如图1 所示的一种遥感影像压缩系统的实现方法，包括如下步骤：

步骤101，采集遥感影像数据；步骤102，通过映射变换器，采用可逆的小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换，形成映射变换数据，来减少影像数据的相关性；采用小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换的具体方法为，通过小波变换的方法减少了遥感影像数据中图像中的冗余信息，小波变换具体采用的方法为：

设Ψa，b(x) 为分析小波，a 为伸缩因子，b 为平移因子，函数Ψ(x) 为基本小波，f(x) 为任意函数，L2(R) 为平方可积空间，C_Ψ 为傅里叶变换的可容性范围，|ω| 为信号的基频；小波变换的实质在于将L2(R) 平方可积空间中的f(x) 表示成为Ψ(a，b)(x) 的不同伸缩和平移因子上投影的叠加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是满足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的条件下，函数Ψ(x) 通过伸缩和平移产生的；分析小波Ψa，b(x) 的计算方法为：

基本小波函数Ψ(x) 的傅里叶变换为Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范围为：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里叶变换Ψ(ω) 经过原点，函数f(x) 在L2(R) 平方可积空间上连续小波变换为(Tf(x))，(Tf(x)) 的计算方法为：

所述遥感影像数据根据所述分析小波实现映射变换；步骤103，通过熵编码器将映射变换数据进行编码处理，输出编码流数据；熵编码器进一步无损的压缩了经过变换后的数据以提高总体的压缩效果，它利用一个模型来准确确定各个量化值的概率然后产生基于这些概率的合适的编码，从而让输出的编码流小于输入流。

编码处理是采用EBCOT 方式进行处理；EBCOT 主要用于对小波变换产生的子带系数进行量化和采用二进制MQ 算法对子带系数进行熵编码；对子带系数进行量化的具体方式为将子带系数等分成独立编码的码块；步骤104，将编码流数据进行压缩处理，完成遥感影像数据的压缩。

本发明中所采用的映射变换，它体现了输入原始图像和经过变换的图像之间的一一对应关系。

变换也称为去除相关，它减少了图像中的冗余信息，与输入原始图像数据相比，变换后的图像数据提供了一种更易于压缩的图像数据表示形式。

本发明中所采用的熵编码，采用嵌入式分块优化截断编码算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一种对小波变换产生的子带系数进行量化和编码的方法，它的基本思想是把每一个子带的小波变换系数分成独立编码的码块，并且对所有的码块使用完全相同的编码算法。

EBCOT 算法不利用不同分解级或者是不同频带上小波系数的相似性，而是简单的将所有小波系数分成规则的小方块进行处理，这样小波系数的管理不再涉及复杂的四叉树结构，简化了编码算法。

作为补偿，该算法采用二进制MQ 算数编码器对小波系数做熵编码，其总体压缩性能高，同时，系数分块使得EBCOT 算法可以满足感兴趣区编码，容错编码等特殊应用要求。

参考提示：

本部分为专利申请最重要的部分，需要详细提供发明（实用新型）中每一功能的实现都要有相应的技术实现方案；应该结合流程图、架构图、原理框图、电路图、系统结构图等进行说明。

（请提供一个具体的实施例！请不要提供软件产品的使用说明书及宣传手册！）专利所保护的是技术方案不是功能，因此需要给出实现某种功能的具体技术方案，即实现的方法过程及其连接关系，不能仅仅阐述功能（阐述时，每一功能的实现都要有相应的实现方法和技术方案，不可笼统概述）。

若涉及网络架构，请针对现有技术的网络架构图描述本发明的网络架构（请配合附图说明），说明网络架构模块之间的连通关系；若网络架构没有变化，仅涉及数据处理流程变化，则以本发明的数据处理流程对比现有技术来进行描述实现过程；所有附图都应该配合有详细的文字描述；方法类型专利请提供流程图、原理框图、电路图或系统结构图等附图进行说明，并提供相关的系统装置；发明必须为一个完整的技术方案，不能仅仅描述一部分或仅描述原理；必须从多方面诠释本发明的全部内容。

（完整的技术方案并非整个软件，整个系统；为实现某一特定创新点而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白话文或口语表述，内容一定要齐全、完整。

【电脑无法画图表述清楚的，可以手工描绘，并拍照附到表格空白处】针对遥感影像数据量日益庞大，有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出，给数据的传输和存储带来了极大困难的特点，提出了如图1 所示的一种遥感影像压缩系统的实现方法，包括如下步骤：

步骤101，采集遥感影像数据；步骤102，通过映射变换器，采用可逆的小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换，形成映射变换数据，来减少影像数据的相关性；采用小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换的具体方法为，通过小波变换的方法减少了遥感影像数据中图像中的冗余信息，小波变换具体采用的方法为：

设Ψa，b(x) 为分析小波，a 为伸缩因子，b 为平移因子，函数Ψ(x) 为基本小波，f(x) 为任意函数，L2(R) 为平方可积空间，C_Ψ 为傅里叶变换的可容性范围，|ω| 为信号的基频；小波变换的实质在于将L2(R) 平方可积空间中的f(x) 表示成为Ψ(a，b)(x) 的不同伸缩和平移因子上投影的叠加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是满足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的条件下，函数Ψ(x) 通过伸缩和平移产生的；分析小波Ψa，b(x) 的计算方法为：

基本小波函数Ψ(x) 的傅里叶变换为Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范围为：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里叶变换Ψ(ω) 经过原点，函数f(x) 在L2(R) 平方可积空间上连续小波变换为(Tf(x))，(Tf(x)) 的计算方法为：

所述遥感影像数据根据所述分析小波实现映射变换；步骤103，通过熵编码器将映射变换数据进行编码处理，输出编码流数据；熵编码器进一步无损的压缩了经过变换后的数据以提高总体的压缩效果，它利用一个模型来准确确定各个量化值的概率然后产生基于这些概率的合适的编码，从而让输出的编码流小于输入流。

编码处理是采用EBCOT 方式进行处理；EBCOT 主要用于对小波变换产生的子带系数进行量化和采用二进制MQ 算法对子带系数进行熵编码；对子带系数进行量化的具体方式为将子带系数等分成独立编码的码块；步骤104，将编码流数据进行压缩处理，完成遥感影像数据的压缩。

本发明中所采用的映射变换，它体现了输入原始图像和经过变换的图像之间的一一对应关系。

变换也称为去除相关，它减少了图像中的冗余信息，与输入原始图像数据相比，变换后的图像数据提供了一种更易于压缩的图像数据表示形式。

本发明中所采用的熵编码，采用嵌入式分块优化截断编码算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一种对小波变换产生的子带系数进行量化和编码的方法，它的基本思想是把每一个子带的小波变换系数分成独立编码的码块，并且对所有的码块使用完全相同的编码算法。

EBCOT 算法不利用不同分解级或者是不同频带上小波系数的相似性，而是简单的将所有小波系数分成规则的小方块进行处理，这样小波系数的管理不再涉及复杂的四叉树结构，简化了编码算法。

作为补偿，该算法采用二进制MQ 算数编码器对小波系数做熵编码，其总体压缩性能高，同时，系数分块使得EBCOT 算法可以满足感兴趣区编码，容错编码等特殊应用要求。

参考提示：

本部分为专利申请最重要的部分，需要详细提供发明（实用新型）中每一功能的实现都要有相应的技术实现方案；应该结合流程图、架构图、原理框图、电路图、系统结构图等进行说明。

（请提供一个具体的实施例！请不要提供软件产品的使用说明书及宣传手册！）专利所保护的是技术方案不是功能，因此需要给出实现某种功能的具体技术方案，即实现的方法过程及其连接关系，不能仅仅阐述功能（阐述时，每一功能的实现都要有相应的实现方法和技术方案，不可笼统概述）。

若涉及网络架构，请针对现有技术的网络架构图描述本发明的网络架构（请配合附图说明），说明网络架构模块之间的连通关系；若网络架构没有变化，仅涉及数据处理流程变化，则以本发明的数据处理流程对比现有技术来进行描述实现过程；所有附图都应该配合有详细的文字描述；方法类型专利请提供流程图、原理框图、电路图或系统结构图等附图进行说明，并提供相关的系统装置；发明必须为一个完整的技术方案，不能仅仅描述一部分或仅描述原理；必须从多方面诠释本发明的全部内容。

（完整的技术方案并非整个软件，整个系统；为实现某一特定创新点而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白话文或口语表述，内容一定要齐全、完整。

【电脑无法画图表述清楚的，可以手工描绘，并拍照附到表格空白处】针对遥感影像数据量日益庞大，有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出，给数据的传输和存储带来了极大困难的特点，提出了如图1 所示的一种遥感影像压缩系统的实现方法，包括如下步骤：

步骤101，采集遥感影像数据；步骤102，通过映射变换器，采用可逆的小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换，形成映射变换数据，来减少影像数据的相关性；采用小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换的具体方法为，通过小波变换的方法减少了遥感影像数据中图像中的冗余信息，小波变换具体采用的方法为：

设Ψa，b(x) 为分析小波，a 为伸缩因子，b 为平移因子，函数Ψ(x) 为基本小波，f(x) 为任意函数，L2(R) 为平方可积空间，C_Ψ 为傅里叶变换的可容性范围，|ω| 为信号的基频；小波变换的实质在于将L2(R) 平方可积空间中的f(x) 表示成为Ψ(a，b)(x) 的不同伸缩和平移因子上投影的叠加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是满足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的条件下，函数Ψ(x) 通过伸缩和平移产生的；分析小波Ψa，b(x) 的计算方法为：

基本小波函数Ψ(x) 的傅里叶变换为Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范围为：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里叶变换Ψ(ω) 经过原点，函数f(x) 在L2(R) 平方可积空间上连续小波变换为(Tf(x))，(Tf(x)) 的计算方法为：

所述遥感影像数据根据所述分析小波实现映射变换；步骤103，通过熵编码器将映射变换数据进行编码处理，输出编码流数据；熵编码器进一步无损的压缩了经过变换后的数据以提高总体的压缩效果，它利用一个模型来准确确定各个量化值的概率然后产生基于这些概率的合适的编码，从而让输出的编码流小于输入流。

编码处理是采用EBCOT 方式进行处理；EBCOT 主要用于对小波变换产生的子带系数进行量化和采用二进制MQ 算法对子带系数进行熵编码；对子带系数进行量化的具体方式为将子带系数等分成独立编码的码块；步骤104，将编码流数据进行压缩处理，完成遥感影像数据的压缩。

本发明中所采用的映射变换，它体现了输入原始图像和经过变换的图像之间的一一对应关系。

变换也称为去除相关，它减少了图像中的冗余信息，与输入原始图像数据相比，变换后的图像数据提供了一种更易于压缩的图像数据表示形式。

本发明中所采用的熵编码，采用嵌入式分块优化截断编码算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一种对小波变换产生的子带系数进行量化和编码的方法，它的基本思想是把每一个子带的小波变换系数分成独立编码的码块，并且对所有的码块使用完全相同的编码算法。

EBCOT 算法不利用不同分解级或者是不同频带上小波系数的相似性，而是简单的将所有小波系数分成规则的小方块进行处理，这样小波系数的管理不再涉及复杂的四叉树结构，简化了编码算法。

作为补偿，该算法采用二进制MQ 算数编码器对小波系数做熵编码，其总体压缩性能高，同时，系数分块使得EBCOT 算法可以满足感兴趣区编码，容错编码等特殊应用要求。

参考提示：

本部分为专利申请最重要的部分，需要详细提供发明（实用新型）中每一功能的实现都要有相应的技术实现方案；应该结合流程图、架构图、原理框图、电路图、系统结构图等进行说明。

（请提供一个具体的实施例！请不要提供软件产品的使用说明书及宣传手册！）专利所保护的是技术方案不是功能，因此需要给出实现某种功能的具体技术方案，即实现的方法过程及其连接关系，不能仅仅阐述功能（阐述时，每一功能的实现都要有相应的实现方法和技术方案，不可笼统概述）。

若涉及网络架构，请针对现有技术的网络架构图描述本发明的网络架构（请配合附图说明），说明网络架构模块之间的连通关系；若网络架构没有变化，仅涉及数据处理流程变化，则以本发明的数据处理流程对比现有技术来进行描述实现过程；所有附图都应该配合有详细的文字描述；方法类型专利请提供流程图、原理框图、电路图或系统结构图等附图进行说明，并提供相关的系统装置；发明必须为一个完整的技术方案，不能仅仅描述一部分或仅描述原理；必须从多方面诠释本发明的全部内容。

（完整的技术方案并非整个软件，整个系统；为实现某一特定创新点而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白话文或口语表述，内容一定要齐全、完整。

【电脑无法画图表述清楚的，可以手工描绘，并拍照附到表格空白处】针对遥感影像数据量日益庞大，有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出，给数据的传输和存储带来了极大困难的特点，提出了如图1 所示的一种遥感影像压缩系统的实现方法，包括如下步骤：

步骤101，采集遥感影像数据；步骤102，通过映射变换器，采用可逆的小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换，形成映射变换数据，来减少影像数据的相关性；采用小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换的具体方法为，通过小波变换的方法减少了遥感影像数据中图像中的冗余信息，小波变换具体采用的方法为：

设Ψa，b(x) 为分析小波，a 为伸缩因子，b 为平移因子，函数Ψ(x) 为基本小波，f(x) 为任意函数，L2(R) 为平方可积空间，C_Ψ 为傅里叶变换的可容性范围，|ω| 为信号的基频；小波变换的实质在于将L2(R) 平方可积空间中的f(x) 表示成为Ψ(a，b)(x) 的不同伸缩和平移因子上投影的叠加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是满足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的条件下，函数Ψ(x) 通过伸缩和平移产生的；分析小波Ψa，b(x) 的计算方法为：

基本小波函数Ψ(x) 的傅里叶变换为Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范围为：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里叶变换Ψ(ω) 经过原点，函数f(x) 在L2(R) 平方可积空间上连续小波变换为(Tf(x))，(Tf(x)) 的计算方法为：

所述遥感影像数据根据所述分析小波实现映射变换；步骤103，通过熵编码器将映射变换数据进行编码处理，输出编码流数据；熵编码器进一步无损的压缩了经过变换后的数据以提高总体的压缩效果，它利用一个模型来准确确定各个量化值的概率然后产生基于这些概率的合适的编码，从而让输出的编码流小于输入流。

编码处理是采用EBCOT 方式进行处理；EBCOT 主要用于对小波变换产生的子带系数进行量化和采用二进制MQ 算法对子带系数进行熵编码；对子带系数进行量化的具体方式为将子带系数等分成独立编码的码块；步骤104，将编码流数据进行压缩处理，完成遥感影像数据的压缩。

本发明中所采用的映射变换，它体现了输入原始图像和经过变换的图像之间的一一对应关系。

变换也称为去除相关，它减少了图像中的冗余信息，与输入原始图像数据相比，变换后的图像数据提供了一种更易于压缩的图像数据表示形式。

本发明中所采用的熵编码，采用嵌入式分块优化截断编码算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一种对小波变换产生的子带系数进行量化和编码的方法，它的基本思想是把每一个子带的小波变换系数分成独立编码的码块，并且对所有的码块使用完全相同的编码算法。

EBCOT 算法不利用不同分解级或者是不同频带上小波系数的相似性，而是简单的将所有小波系数分成规则的小方块进行处理，这样小波系数的管理不再涉及复杂的四叉树结构，简化了编码算法。

作为补偿，该算法采用二进制MQ 算数编码器对小波系数做熵编码，其总体压缩性能高，同时，系数分块使得EBCOT 算法可以满足感兴趣区编码，容错编码等特殊应用要求。

参考提示：

本部分为专利申请最重要的部分，需要详细提供发明（实用新型）中每一功能的实现都要有相应的技术实现方案；应该结合流程图、架构图、原理框图、电路图、系统结构图等进行说明。

（请提供一个具体的实施例！请不要提供软件产品的使用说明书及宣传手册！）专利所保护的是技术方案不是功能，因此需要给出实现某种功能的具体技术方案，即实现的方法过程及其连接关系，不能仅仅阐述功能（阐述时，每一功能的实现都要有相应的实现方法和技术方案，不可笼统概述）。

若涉及网络架构，请针对现有技术的网络架构图描述本发明的网络架构（请配合附图说明），说明网络架构模块之间的连通关系；若网络架构没有变化，仅涉及数据处理流程变化，则以本发明的数据处理流程对比现有技术来进行描述实现过程；所有附图都应该配合有详细的文字描述；方法类型专利请提供流程图、原理框图、电路图或系统结构图等附图进行说明，并提供相关的系统装置；发明必须为一个完整的技术方案，不能仅仅描述一部分或仅描述原理；必须从多方面诠释本发明的全部内容。

（完整的技术方案并非整个软件，整个系统；为实现某一特定创新点而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白话文或口语表述，内容一定要齐全、完整。

【电脑无法画图表述清楚的，可以手工描绘，并拍照附到表格空白处】针对遥感影像数据量日益庞大，有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出，给数据的传输和存储带来了极大困难的特点，提出了如图1 所示的一种遥感影像压缩系统的实现方法，包括如下步骤：

步骤101，采集遥感影像数据；步骤102，通过映射变换器，采用可逆的小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换，形成映射变换数据，来减少影像数据的相关性；采用小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换的具体方法为，通过小波变换的方法减少了遥感影像数据中图像中的冗余信息，小波变换具体采用的方法为：

设Ψa，b(x) 为分析小波，a 为伸缩因子，b 为平移因子，函数Ψ(x) 为基本小波，f(x) 为任意函数，L2(R) 为平方可积空间，C_Ψ 为傅里叶变换的可容性范围，|ω| 为信号的基频；小波变换的实质在于将L2(R) 平方可积空间中的f(x) 表示成为Ψ(a，b)(x) 的不同伸缩和平移因子上投影的叠加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是满足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的条件下，函数Ψ(x) 通过伸缩和平移产生的；分析小波Ψa，b(x) 的计算方法为：

基本小波函数Ψ(x) 的傅里叶变换为Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范围为：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里叶变换Ψ(ω) 经过原点，函数f(x) 在L2(R) 平方可积空间上连续小波变换为(Tf(x))，(Tf(x)) 的计算方法为：

所述遥感影像数据根据所述分析小波实现映射变换；步骤103，通过熵编码器将映射变换数据进行编码处理，输出编码流数据；熵编码器进一步无损的压缩了经过变换后的数据以提高总体的压缩效果，它利用一个模型来准确确定各个量化值的概率然后产生基于这些概率的合适的编码，从而让输出的编码流小于输入流。

编码处理是采用EBCOT 方式进行处理；EBCOT 主要用于对小波变换产生的子带系数进行量化和采用二进制MQ 算法对子带系数进行熵编码；对子带系数进行量化的具体方式为将子带系数等分成独立编码的码块；步骤104，将编码流数据进行压缩处理，完成遥感影像数据的压缩。

本发明中所采用的映射变换，它体现了输入原始图像和经过变换的图像之间的一一对应关系。

变换也称为去除相关，它减少了图像中的冗余信息，与输入原始图像数据相比，变换后的图像数据提供了一种更易于压缩的图像数据表示形式。

本发明中所采用的熵编码，采用嵌入式分块优化截断编码算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一种对小波变换产生的子带系数进行量化和编码的方法，它的基本思想是把每一个子带的小波变换系数分成独立编码的码块，并且对所有的码块使用完全相同的编码算法。

EBCOT 算法不利用不同分解级或者是不同频带上小波系数的相似性，而是简单的将所有小波系数分成规则的小方块进行处理，这样小波系数的管理不再涉及复杂的四叉树结构，简化了编码算法。

作为补偿，该算法采用二进制MQ 算数编码器对小波系数做熵编码，其总体压缩性能高，同时，系数分块使得EBCOT 算法可以满足感兴趣区编码，容错编码等特殊应用要求。

参考提示：

本部分为专利申请最重要的部分，需要详细提供发明（实用新型）中每一功能的实现都要有相应的技术实现方案；应该结合流程图、架构图、原理框图、电路图、系统结构图等进行说明。

（请提供一个具体的实施例！请不要提供软件产品的使用说明书及宣传手册！）专利所保护的是技术方案不是功能，因此需要给出实现某种功能的具体技术方案，即实现的方法过程及其连接关系，不能仅仅阐述功能（阐述时，每一功能的实现都要有相应的实现方法和技术方案，不可笼统概述）。

若涉及网络架构，请针对现有技术的网络架构图描述本发明的网络架构（请配合附图说明），说明网络架构模块之间的连通关系；若网络架构没有变化，仅涉及数据处理流程变化，则以本发明的数据处理流程对比现有技术来进行描述实现过程；所有附图都应该配合有详细的文字描述；方法类型专利请提供流程图、原理框图、电路图或系统结构图等附图进行说明，并提供相关的系统装置；发明必须为一个完整的技术方案，不能仅仅描述一部分或仅描述原理；必须从多方面诠释本发明的全部内容。

（完整的技术方案并非整个软件，整个系统；为实现某一特定创新点而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白话文或口语表述，内容一定要齐全、完整。

【电脑无法画图表述清楚的，可以手工描绘，并拍照附到表格空白处】针对遥感影像数据量日益庞大，有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出，给数据的传输和存储带来了极大困难的特点，提出了如图1 所示的一种遥感影像压缩系统的实现方法，包括如下步骤：

步骤101，采集遥感影像数据；步骤102，通过映射变换器，采用可逆的小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换，形成映射变换数据，来减少影像数据的相关性；采用小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换的具体方法为，通过小波变换的方法减少了遥感影像数据中图像中的冗余信息，小波变换具体采用的方法为：

设Ψa，b(x) 为分析小波，a 为伸缩因子，b 为平移因子，函数Ψ(x) 为基本小波，f(x) 为任意函数，L2(R) 为平方可积空间，C_Ψ 为傅里叶变换的可容性范围，|ω| 为信号的基频；小波变换的实质在于将L2(R) 平方可积空间中的f(x) 表示成为Ψ(a，b)(x) 的不同伸缩和平移因子上投影的叠加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是满足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的条件下，函数Ψ(x) 通过伸缩和平移产生的；分析小波Ψa，b(x) 的计算方法为：

基本小波函数Ψ(x) 的傅里叶变换为Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范围为：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里叶变换Ψ(ω) 经过原点，函数f(x) 在L2(R) 平方可积空间上连续小波变换为(Tf(x))，(Tf(x)) 的计算方法为：

所述遥感影像数据根据所述分析小波实现映射变换；步骤103，通过熵编码器将映射变换数据进行编码处理，输出编码流数据；熵编码器进一步无损的压缩了经过变换后的数据以提高总体的压缩效果，它利用一个模型来准确确定各个量化值的概率然后产生基于这些概率的合适的编码，从而让输出的编码流小于输入流。

编码处理是采用EBCOT 方式进行处理；EBCOT 主要用于对小波变换产生的子带系数进行量化和采用二进制MQ 算法对子带系数进行熵编码；对子带系数进行量化的具体方式为将子带系数等分成独立编码的码块；步骤104，将编码流数据进行压缩处理，完成遥感影像数据的压缩。

本发明中所采用的映射变换，它体现了输入原始图像和经过变换的图像之间的一一对应关系。

变换也称为去除相关，它减少了图像中的冗余信息，与输入原始图像数据相比，变换后的图像数据提供了一种更易于压缩的图像数据表示形式。

本发明中所采用的熵编码，采用嵌入式分块优化截断编码算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一种对小波变换产生的子带系数进行量化和编码的方法，它的基本思想是把每一个子带的小波变换系数分成独立编码的码块，并且对所有的码块使用完全相同的编码算法。

EBCOT 算法不利用不同分解级或者是不同频带上小波系数的相似性，而是简单的将所有小波系数分成规则的小方块进行处理，这样小波系数的管理不再涉及复杂的四叉树结构，简化了编码算法。

作为补偿，该算法采用二进制MQ 算数编码器对小波系数做熵编码，其总体压缩性能高，同时，系数分块使得EBCOT 算法可以满足感兴趣区编码，容错编码等特殊应用要求。

参考提示：

本部分为专利申请最重要的部分，需要详细提供发明（实用新型）中每一功能的实现都要有相应的技术实现方案；应该结合流程图、架构图、原理框图、电路图、系统结构图等进行说明。

（请提供一个具体的实施例！请不要提供软件产品的使用说明书及宣传手册！）专利所保护的是技术方案不是功能，因此需要给出实现某种功能的具体技术方案，即实现的方法过程及其连接关系，不能仅仅阐述功能（阐述时，每一功能的实现都要有相应的实现方法和技术方案，不可笼统概述）。

若涉及网络架构，请针对现有技术的网络架构图描述本发明的网络架构（请配合附图说明），说明网络架构模块之间的连通关系；若网络架构没有变化，仅涉及数据处理流程变化，则以本发明的数据处理流程对比现有技术来进行描述实现过程；所有附图都应该配合有详细的文字描述；方法类型专利请提供流程图、原理框图、电路图或系统结构图等附图进行说明，并提供相关的系统装置；发明必须为一个完整的技术方案，不能仅仅描述一部分或仅描述原理；必须从多方面诠释本发明的全部内容。

（完整的技术方案并非整个软件，整个系统；为实现某一特定创新点而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白话文或口语表述，内容一定要齐全、完整。

【电脑无法画图表述清楚的，可以手工描绘，并拍照附到表格空白处】针对遥感影像数据量日益庞大，有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出，给数据的传输和存储带来了极大困难的特点，提出了如图1 所示的一种遥感影像压缩系统的实现方法，包括如下步骤：

步骤101，采集遥感影像数据；步骤102，通过映射变换器，采用可逆的小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换，形成映射变换数据，来减少影像数据的相关性；采用小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换的具体方法为，通过小波变换的方法减少了遥感影像数据中图像中的冗余信息，小波变换具体采用的方法为：

设Ψa，b(x) 为分析小波，a 为伸缩因子，b 为平移因子，函数Ψ(x) 为基本小波，f(x) 为任意函数，L2(R) 为平方可积空间，C_Ψ 为傅里叶变换的可容性范围，|ω| 为信号的基频；小波变换的实质在于将L2(R) 平方可积空间中的f(x) 表示成为Ψ(a，b)(x) 的不同伸缩和平移因子上投影的叠加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是满足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的条件下，函数Ψ(x) 通过伸缩和平移产生的；分析小波Ψa，b(x) 的计算方法为：

基本小波函数Ψ(x) 的傅里叶变换为Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范围为：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里叶变换Ψ(ω) 经过原点，函数f(x) 在L2(R) 平方可积空间上连续小波变换为(Tf(x))，(Tf(x)) 的计算方法为：

所述遥感影像数据根据所述分析小波实现映射变换；步骤103，通过熵编码器将映射变换数据进行编码处理，输出编码流数据；熵编码器进一步无损的压缩了经过变换后的数据以提高总体的压缩效果，它利用一个模型来准确确定各个量化值的概率然后产生基于这些概率的合适的编码，从而让输出的编码流小于输入流。

编码处理是采用EBCOT 方式进行处理；EBCOT 主要用于对小波变换产生的子带系数进行量化和采用二进制MQ 算法对子带系数进行熵编码；对子带系数进行量化的具体方式为将子带系数等分成独立编码的码块；步骤104，将编码流数据进行压缩处理，完成遥感影像数据的压缩。

本发明中所采用的映射变换，它体现了输入原始图像和经过变换的图像之间的一一对应关系。

变换也称为去除相关，它减少了图像中的冗余信息，与输入原始图像数据相比，变换后的图像数据提供了一种更易于压缩的图像数据表示形式。

本发明中所采用的熵编码，采用嵌入式分块优化截断编码算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一种对小波变换产生的子带系数进行量化和编码的方法，它的基本思想是把每一个子带的小波变换系数分成独立编码的码块，并且对所有的码块使用完全相同的编码算法。

EBCOT 算法不利用不同分解级或者是不同频带上小波系数的相似性，而是简单的将所有小波系数分成规则的小方块进行处理，这样小波系数的管理不再涉及复杂的四叉树结构，简化了编码算法。

作为补偿，该算法采用二进制MQ 算数编码器对小波系数做熵编码，其总体压缩性能高，同时，系数分块使得EBCOT 算法可以满足感兴趣区编码，容错编码等特殊应用要求。

参考提示：

本部分为专利申请最重要的部分，需要详细提供发明（实用新型）中每一功能的实现都要有相应的技术实现方案；应该结合流程图、架构图、原理框图、电路图、系统结构图等进行说明。

（请提供一个具体的实施例！请不要提供软件产品的使用说明书及宣传手册！）专利所保护的是技术方案不是功能，因此需要给出实现某种功能的具体技术方案，即实现的方法过程及其连接关系，不能仅仅阐述功能（阐述时，每一功能的实现都要有相应的实现方法和技术方案，不可笼统概述）。

若涉及网络架构，请针对现有技术的网络架构图描述本发明的网络架构（请配合附图说明），说明网络架构模块之间的连通关系；若网络架构没有变化，仅涉及数据处理流程变化，则以本发明的数据处理流程对比现有技术来进行描述实现过程；所有附图都应该配合有详细的文字描述；方法类型专利请提供流程图、原理框图、电路图或系统结构图等附图进行说明，并提供相关的系统装置；发明必须为一个完整的技术方案，不能仅仅描述一部分或仅描述原理；必须从多方面诠释本发明的全部内容。

（完整的技术方案并非整个软件，整个系统；为实现某一特定创新点而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白话文或口语表述，内容一定要齐全、完整。

【电脑无法画图表述清楚的，可以手工描绘，并拍照附到表格空白处】针对遥感影像数据量日益庞大，有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出，给数据的传输和存储带来了极大困难的特点，提出了如图1 所示的一种遥感影像压缩系统的实现方法，包括如下步骤：

步骤101，采集遥感影像数据；步骤102，通过映射变换器，采用可逆的小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换，形成映射变换数据，来减少影像数据的相关性；采用小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换的具体方法为，通过小波变换的方法减少了遥感影像数据中图像中的冗余信息，小波变换具体采用的方法为：

设Ψa，b(x) 为分析小波，a 为伸缩因子，b 为平移因子，函数Ψ(x) 为基本小波，f(x) 为任意函数，L2(R) 为平方可积空间，C_Ψ 为傅里叶变换的可容性范围，|ω| 为信号的基频；小波变换的实质在于将L2(R) 平方可积空间中的f(x) 表示成为Ψ(a，b)(x) 的不同伸缩和平移因子上投影的叠加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是满足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的条件下，函数Ψ(x) 通过伸缩和平移产生的；分析小波Ψa，b(x) 的计算方法为：

基本小波函数Ψ(x) 的傅里叶变换为Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范围为：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里叶变换Ψ(ω) 经过原点，函数f(x) 在L2(R) 平方可积空间上连续小波变换为(Tf(x))，(Tf(x)) 的计算方法为：

所述遥感影像数据根据所述分析小波实现映射变换；步骤103，通过熵编码器将映射变换数据进行编码处理，输出编码流数据；熵编码器进一步无损的压缩了经过变换后的数据以提高总体的压缩效果，它利用一个模型来准确确定各个量化值的概率然后产生基于这些概率的合适的编码，从而让输出的编码流小于输入流。

编码处理是采用EBCOT 方式进行处理；EBCOT 主要用于对小波变换产生的子带系数进行量化和采用二进制MQ 算法对子带系数进行熵编码；对子带系数进行量化的具体方式为将子带系数等分成独立编码的码块；步骤104，将编码流数据进行压缩处理，完成遥感影像数据的压缩。

本发明中所采用的映射变换，它体现了输入原始图像和经过变换的图像之间的一一对应关系。

变换也称为去除相关，它减少了图像中的冗余信息，与输入原始图像数据相比，变换后的图像数据提供了一种更易于压缩的图像数据表示形式。

本发明中所采用的熵编码，采用嵌入式分块优化截断编码算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一种对小波变换产生的子带系数进行量化和编码的方法，它的基本思想是把每一个子带的小波变换系数分成独立编码的码块，并且对所有的码块使用完全相同的编码算法。

EBCOT 算法不利用不同分解级或者是不同频带上小波系数的相似性，而是简单的将所有小波系数分成规则的小方块进行处理，这样小波系数的管理不再涉及复杂的四叉树结构，简化了编码算法。

作为补偿，该算法采用二进制MQ 算数编码器对小波系数做熵编码，其总体压缩性能高，同时，系数分块使得EBCOT 算法可以满足感兴趣区编码，容错编码等特殊应用要求。

参考提示：

本部分为专利申请最重要的部分，需要详细提供发明（实用新型）中每一功能的实现都要有相应的技术实现方案；应该结合流程图、架构图、原理框图、电路图、系统结构图等进行说明。

（请提供一个具体的实施例！请不要提供软件产品的使用说明书及宣传手册！）专利所保护的是技术方案不是功能，因此需要给出实现某种功能的具体技术方案，即实现的方法过程及其连接关系，不能仅仅阐述功能（阐述时，每一功能的实现都要有相应的实现方法和技术方案，不可笼统概述）。

若涉及网络架构，请针对现有技术的网络架构图描述本发明的网络架构（请配合附图说明），说明网络架构模块之间的连通关系；若网络架构没有变化，仅涉及数据处理流程变化，则以本发明的数据处理流程对比现有技术来进行描述实现过程；所有附图都应该配合有详细的文字描述；方法类型专利请提供流程图、原理框图、电路图或系统结构图等附图进行说明，并提供相关的系统装置；发明必须为一个完整的技术方案，不能仅仅描述一部分或仅描述原理；必须从多方面诠释本发明的全部内容。

（完整的技术方案并非整个软件，整个系统；为实现某一特定创新点而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白话文或口语表述，内容一定要齐全、完整。

【电脑无法画图表述清楚的，可以手工描绘，并拍照附到表格空白处】针对遥感影像数据量日益庞大，有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出，给数据的传输和存储带来了极大困难的特点，提出了如图1 所示的一种遥感影像压缩系统的实现方法，包括如下步骤：

步骤101，采集遥感影像数据；步骤102，通过映射变换器，采用可逆的小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换，形成映射变换数据，来减少影像数据的相关性；采用小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换的具体方法为，通过小波变换的方法减少了遥感影像数据中图像中的冗余信息，小波变换具体采用的方法为：

设Ψa，b(x) 为分析小波，a 为伸缩因子，b 为平移因子，函数Ψ(x) 为基本小波，f(x) 为任意函数，L2(R) 为平方可积空间，C_Ψ 为傅里叶变换的可容性范围，|ω| 为信号的基频；小波变换的实质在于将L2(R) 平方可积空间中的f(x) 表示成为Ψ(a，b)(x) 的不同伸缩和平移因子上投影的叠加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是满足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的条件下，函数Ψ(x) 通过伸缩和平移产生的；分析小波Ψa，b(x) 的计算方法为：

基本小波函数Ψ(x) 的傅里叶变换为Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范围为：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里叶变换Ψ(ω) 经过原点，函数f(x) 在L2(R) 平方可积空间上连续小波变换为(Tf(x))，(Tf(x)) 的计算方法为：

所述遥感影像数据根据所述分析小波实现映射变换；步骤103，通过熵编码器将映射变换数据进行编码处理，输出编码流数据；熵编码器进一步无损的压缩了经过变换后的数据以提高总体的压缩效果，它利用一个模型来准确确定各个量化值的概率然后产生基于这些概率的合适的编码，从而让输出的编码流小于输入流。

编码处理是采用EBCOT 方式进行处理；EBCOT 主要用于对小波变换产生的子带系数进行量化和采用二进制MQ 算法对子带系数进行熵编码；对子带系数进行量化的具体方式为将子带系数等分成独立编码的码块；步骤104，将编码流数据进行压缩处理，完成遥感影像数据的压缩。

本发明中所采用的映射变换，它体现了输入原始图像和经过变换的图像之间的一一对应关系。

变换也称为去除相关，它减少了图像中的冗余信息，与输入原始图像数据相比，变换后的图像数据提供了一种更易于压缩的图像数据表示形式。

本发明中所采用的熵编码，采用嵌入式分块优化截断编码算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一种对小波变换产生的子带系数进行量化和编码的方法，它的基本思想是把每一个子带的小波变换系数分成独立编码的码块，并且对所有的码块使用完全相同的编码算法。

EBCOT 算法不利用不同分解级或者是不同频带上小波系数的相似性，而是简单的将所有小波系数分成规则的小方块进行处理，这样小波系数的管理不再涉及复杂的四叉树结构，简化了编码算法。

作为补偿，该算法采用二进制MQ 算数编码器对小波系数做熵编码，其总体压缩性能高，同时，系数分块使得EBCOT 算法可以满足感兴趣区编码，容错编码等特殊应用要求。

参考提示：

本部分为专利申请最重要的部分，需要详细提供发明（实用新型）中每一功能的实现都要有相应的技术实现方案；应该结合流程图、架构图、原理框图、电路图、系统结构图等进行说明。

（请提供一个具体的实施例！请不要提供软件产品的使用说明书及宣传手册！）专利所保护的是技术方案不是功能，因此需要给出实现某种功能的具体技术方案，即实现的方法过程及其连接关系，不能仅仅阐述功能（阐述时，每一功能的实现都要有相应的实现方法和技术方案，不可笼统概述）。

若涉及网络架构，请针对现有技术的网络架构图描述本发明的网络架构（请配合附图说明），说明网络架构模块之间的连通关系；若网络架构没有变化，仅涉及数据处理流程变化，则以本发明的数据处理流程对比现有技术来进行描述实现过程；所有附图都应该配合有详细的文字描述；方法类型专利请提供流程图、原理框图、电路图或系统结构图等附图进行说明，并提供相关的系统装置；发明必须为一个完整的技术方案，不能仅仅描述一部分或仅描述原理；必须从多方面诠释本发明的全部内容。

（完整的技术方案并非整个软件，整个系统；为实现某一特定创新点而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白话文或口语表述，内容一定要齐全、完整。

【电脑无法画图表述清楚的，可以手工描绘，并拍照附到表格空白处】针对遥感影像数据量日益庞大，有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出，给数据的传输和存储带来了极大困难的特点，提出了如图1 所示的一种遥感影像压缩系统的实现方法，包括如下步骤：

步骤101，采集遥感影像数据；步骤102，通过映射变换器，采用可逆的小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换，形成映射变换数据，来减少影像数据的相关性；采用小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换的具体方法为，通过小波变换的方法减少了遥感影像数据中图像中的冗余信息，小波变换具体采用的方法为：

设Ψa，b(x) 为分析小波，a 为伸缩因子，b 为平移因子，函数Ψ(x) 为基本小波，f(x) 为任意函数，L2(R) 为平方可积空间，C_Ψ 为傅里叶变换的可容性范围，|ω| 为信号的基频；小波变换的实质在于将L2(R) 平方可积空间中的f(x) 表示成为Ψ(a，b)(x) 的不同伸缩和平移因子上投影的叠加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是满足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的条件下，函数Ψ(x) 通过伸缩和平移产生的；分析小波Ψa，b(x) 的计算方法为：

基本小波函数Ψ(x) 的傅里叶变换为Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范围为：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里叶变换Ψ(ω) 经过原点，函数f(x) 在L2(R) 平方可积空间上连续小波变换为(Tf(x))，(Tf(x)) 的计算方法为：

所述遥感影像数据根据所述分析小波实现映射变换；步骤103，通过熵编码器将映射变换数据进行编码处理，输出编码流数据；熵编码器进一步无损的压缩了经过变换后的数据以提高总体的压缩效果，它利用一个模型来准确确定各个量化值的概率然后产生基于这些概率的合适的编码，从而让输出的编码流小于输入流。

编码处理是采用EBCOT 方式进行处理；EBCOT 主要用于对小波变换产生的子带系数进行量化和采用二进制MQ 算法对子带系数进行熵编码；对子带系数进行量化的具体方式为将子带系数等分成独立编码的码块；步骤104，将编码流数据进行压缩处理，完成遥感影像数据的压缩。

本发明中所采用的映射变换，它体现了输入原始图像和经过变换的图像之间的一一对应关系。

变换也称为去除相关，它减少了图像中的冗余信息，与输入原始图像数据相比，变换后的图像数据提供了一种更易于压缩的图像数据表示形式。

本发明中所采用的熵编码，采用嵌入式分块优化截断编码算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一种对小波变换产生的子带系数进行量化和编码的方法，它的基本思想是把每一个子带的小波变换系数分成独立编码的码块，并且对所有的码块使用完全相同的编码算法。

EBCOT 算法不利用不同分解级或者是不同频带上小波系数的相似性，而是简单的将所有小波系数分成规则的小方块进行处理，这样小波系数的管理不再涉及复杂的四叉树结构，简化了编码算法。

作为补偿，该算法采用二进制MQ 算数编码器对小波系数做熵编码，其总体压缩性能高，同时，系数分块使得EBCOT 算法可以满足感兴趣区编码，容错编码等特殊应用要求。

参考提示：

本部分为专利申请最重要的部分，需要详细提供发明（实用新型）中每一功能的实现都要有相应的技术实现方案；应该结合流程图、架构图、原理框图、电路图、系统结构图等进行说明。

（请提供一个具体的实施例！请不要提供软件产品的使用说明书及宣传手册！）专利所保护的是技术方案不是功能，因此需要给出实现某种功能的具体技术方案，即实现的方法过程及其连接关系，不能仅仅阐述功能（阐述时，每一功能的实现都要有相应的实现方法和技术方案，不可笼统概述）。

若涉及网络架构，请针对现有技术的网络架构图描述本发明的网络架构（请配合附图说明），说明网络架构模块之间的连通关系；若网络架构没有变化，仅涉及数据处理流程变化，则以本发明的数据处理流程对比现有技术来进行描述实现过程；所有附图都应该配合有详细的文字描述；方法类型专利请提供流程图、原理框图、电路图或系统结构图等附图进行说明，并提供相关的系统装置；发明必须为一个完整的技术方案，不能仅仅描述一部分或仅描述原理；必须从多方面诠释本发明的全部内容。

（完整的技术方案并非整个软件，整个系统；为实现某一特定创新点而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白话文或口语表述，内容一定要齐全、完整。

【电脑无法画图表述清楚的，可以手工描绘，并拍照附到表格空白处】针对遥感影像数据量日益庞大，有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出，给数据的传输和存储带来了极大困难的特点，提出了如图1 所示的一种遥感影像压缩系统的实现方法，包括如下步骤：

步骤101，采集遥感影像数据；步骤102，通过映射变换器，采用可逆的小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换，形成映射变换数据，来减少影像数据的相关性；采用小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换的具体方法为，通过小波变换的方法减少了遥感影像数据中图像中的冗余信息，小波变换具体采用的方法为：

设Ψa，b(x) 为分析小波，a 为伸缩因子，b 为平移因子，函数Ψ(x) 为基本小波，f(x) 为任意函数，L2(R) 为平方可积空间，C_Ψ 为傅里叶变换的可容性范围，|ω| 为信号的基频；小波变换的实质在于将L2(R) 平方可积空间中的f(x) 表示成为Ψ(a，b)(x) 的不同伸缩和平移因子上投影的叠加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是满足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的条件下，函数Ψ(x) 通过伸缩和平移产生的；分析小波Ψa，b(x) 的计算方法为：

基本小波函数Ψ(x) 的傅里叶变换为Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范围为：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里叶变换Ψ(ω) 经过原点，函数f(x) 在L2(R) 平方可积空间上连续小波变换为(Tf(x))，(Tf(x)) 的计算方法为：

所述遥感影像数据根据所述分析小波实现映射变换；步骤103，通过熵编码器将映射变换数据进行编码处理，输出编码流数据；熵编码器进一步无损的压缩了经过变换后的数据以提高总体的压缩效果，它利用一个模型来准确确定各个量化值的概率然后产生基于这些概率的合适的编码，从而让输出的编码流小于输入流。

编码处理是采用EBCOT 方式进行处理；EBCOT 主要用于对小波变换产生的子带系数进行量化和采用二进制MQ 算法对子带系数进行熵编码；对子带系数进行量化的具体方式为将子带系数等分成独立编码的码块；步骤104，将编码流数据进行压缩处理，完成遥感影像数据的压缩。

本发明中所采用的映射变换，它体现了输入原始图像和经过变换的图像之间的一一对应关系。

变换也称为去除相关，它减少了图像中的冗余信息，与输入原始图像数据相比，变换后的图像数据提供了一种更易于压缩的图像数据表示形式。

本发明中所采用的熵编码，采用嵌入式分块优化截断编码算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一种对小波变换产生的子带系数进行量化和编码的方法，它的基本思想是把每一个子带的小波变换系数分成独立编码的码块，并且对所有的码块使用完全相同的编码算法。

EBCOT 算法不利用不同分解级或者是不同频带上小波系数的相似性，而是简单的将所有小波系数分成规则的小方块进行处理，这样小波系数的管理不再涉及复杂的四叉树结构，简化了编码算法。

作为补偿，该算法采用二进制MQ 算数编码器对小波系数做熵编码，其总体压缩性能高，同时，系数分块使得EBCOT 算法可以满足感兴趣区编码，容错编码等特殊应用要求。

参考提示：

本部分为专利申请最重要的部分，需要详细提供发明（实用新型）中每一功能的实现都要有相应的技术实现方案；应该结合流程图、架构图、原理框图、电路图、系统结构图等进行说明。

（请提供一个具体的实施例！请不要提供软件产品的使用说明书及宣传手册！）专利所保护的是技术方案不是功能，因此需要给出实现某种功能的具体技术方案，即实现的方法过程及其连接关系，不能仅仅阐述功能（阐述时，每一功能的实现都要有相应的实现方法和技术方案，不可笼统概述）。

若涉及网络架构，请针对现有技术的网络架构图描述本发明的网络架构（请配合附图说明），说明网络架构模块之间的连通关系；若网络架构没有变化，仅涉及数据处理流程变化，则以本发明的数据处理流程对比现有技术来进行描述实现过程；所有附图都应该配合有详细的文字描述；方法类型专利请提供流程图、原理框图、电路图或系统结构图等附图进行说明，并提供相关的系统装置；发明必须为一个完整的技术方案，不能仅仅描述一部分或仅描述原理；必须从多方面诠释本发明的全部内容。

（完整的技术方案并非整个软件，整个系统；为实现某一特定创新点而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白话文或口语表述，内容一定要齐全、完整。

【电脑无法画图表述清楚的，可以手工描绘，并拍照附到表格空白处】针对遥感影像数据量日益庞大，有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出，给数据的传输和存储带来了极大困难的特点，提出了如图1 所示的一种遥感影像压缩系统的实现方法，包括如下步骤：

步骤101，采集遥感影像数据；步骤102，通过映射变换器，采用可逆的小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换，形成映射变换数据，来减少影像数据的相关性；采用小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换的具体方法为，通过小波变换的方法减少了遥感影像数据中图像中的冗余信息，小波变换具体采用的方法为：

设Ψa，b(x) 为分析小波，a 为伸缩因子，b 为平移因子，函数Ψ(x) 为基本小波，f(x) 为任意函数，L2(R) 为平方可积空间，C_Ψ 为傅里叶变换的可容性范围，|ω| 为信号的基频；小波变换的实质在于将L2(R) 平方可积空间中的f(x) 表示成为Ψ(a，b)(x) 的不同伸缩和平移因子上投影的叠加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是满足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的条件下，函数Ψ(x) 通过伸缩和平移产生的；分析小波Ψa，b(x) 的计算方法为：

基本小波函数Ψ(x) 的傅里叶变换为Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范围为：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里叶变换Ψ(ω) 经过原点，函数f(x) 在L2(R) 平方可积空间上连续小波变换为(Tf(x))，(Tf(x)) 的计算方法为：

所述遥感影像数据根据所述分析小波实现映射变换；步骤103，通过熵编码器将映射变换数据进行编码处理，输出编码流数据；熵编码器进一步无损的压缩了经过变换后的数据以提高总体的压缩效果，它利用一个模型来准确确定各个量化值的概率然后产生基于这些概率的合适的编码，从而让输出的编码流小于输入流。

编码处理是采用EBCOT 方式进行处理；EBCOT 主要用于对小波变换产生的子带系数进行量化和采用二进制MQ 算法对子带系数进行熵编码；对子带系数进行量化的具体方式为将子带系数等分成独立编码的码块；步骤104，将编码流数据进行压缩处理，完成遥感影像数据的压缩。

本发明中所采用的映射变换，它体现了输入原始图像和经过变换的图像之间的一一对应关系。

变换也称为去除相关，它减少了图像中的冗余信息，与输入原始图像数据相比，变换后的图像数据提供了一种更易于压缩的图像数据表示形式。

本发明中所采用的熵编码，采用嵌入式分块优化截断编码算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一种对小波变换产生的子带系数进行量化和编码的方法，它的基本思想是把每一个子带的小波变换系数分成独立编码的码块，并且对所有的码块使用完全相同的编码算法。

EBCOT 算法不利用不同分解级或者是不同频带上小波系数的相似性，而是简单的将所有小波系数分成规则的小方块进行处理，这样小波系数的管理不再涉及复杂的四叉树结构，简化了编码算法。

作为补偿，该算法采用二进制MQ 算数编码器对小波系数做熵编码，其总体压缩性能高，同时，系数分块使得EBCOT 算法可以满足感兴趣区编码，容错编码等特殊应用要求。

参考提示：

本部分为专利申请最重要的部分，需要详细提供发明（实用新型）中每一功能的实现都要有相应的技术实现方案；应该结合流程图、架构图、原理框图、电路图、系统结构图等进行说明。

（请提供一个具体的实施例！请不要提供软件产品的使用说明书及宣传手册！）专利所保护的是技术方案不是功能，因此需要给出实现某种功能的具体技术方案，即实现的方法过程及其连接关系，不能仅仅阐述功能（阐述时，每一功能的实现都要有相应的实现方法和技术方案，不可笼统概述）。

若涉及网络架构，请针对现有技术的网络架构图描述本发明的网络架构（请配合附图说明），说明网络架构模块之间的连通关系；若网络架构没有变化，仅涉及数据处理流程变化，则以本发明的数据处理流程对比现有技术来进行描述实现过程；所有附图都应该配合有详细的文字描述；方法类型专利请提供流程图、原理框图、电路图或系统结构图等附图进行说明，并提供相关的系统装置；发明必须为一个完整的技术方案，不能仅仅描述一部分或仅描述原理；必须从多方面诠释本发明的全部内容。

（完整的技术方案并非整个软件，整个系统；为实现某一特定创新点而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白话文或口语表述，内容一定要齐全、完整。

【电脑无法画图表述清楚的，可以手工描绘，并拍照附到表格空白处】针对遥感影像数据量日益庞大，有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出，给数据的传输和存储带来了极大困难的特点，提出了如图1 所示的一种遥感影像压缩系统的实现方法，包括如下步骤：

步骤101，采集遥感影像数据；步骤102，通过映射变换器，采用可逆的小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换，形成映射变换数据，来减少影像数据的相关性；采用小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换的具体方法为，通过小波变换的方法减少了遥感影像数据中图像中的冗余信息，小波变换具体采用的方法为：

设Ψa，b(x) 为分析小波，a 为伸缩因子，b 为平移因子，函数Ψ(x) 为基本小波，f(x) 为任意函数，L2(R) 为平方可积空间，C_Ψ 为傅里叶变换的可容性范围，|ω| 为信号的基频；小波变换的实质在于将L2(R) 平方可积空间中的f(x) 表示成为Ψ(a，b)(x) 的不同伸缩和平移因子上投影的叠加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是满足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的条件下，函数Ψ(x) 通过伸缩和平移产生的；分析小波Ψa，b(x) 的计算方法为：

基本小波函数Ψ(x) 的傅里叶变换为Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范围为：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里叶变换Ψ(ω) 经过原点，函数f(x) 在L2(R) 平方可积空间上连续小波变换为(Tf(x))，(Tf(x)) 的计算方法为：

所述遥感影像数据根据所述分析小波实现映射变换；步骤103，通过熵编码器将映射变换数据进行编码处理，输出编码流数据；熵编码器进一步无损的压缩了经过变换后的数据以提高总体的压缩效果，它利用一个模型来准确确定各个量化值的概率然后产生基于这些概率的合适的编码，从而让输出的编码流小于输入流。

编码处理是采用EBCOT 方式进行处理；EBCOT 主要用于对小波变换产生的子带系数进行量化和采用二进制MQ 算法对子带系数进行熵编码；对子带系数进行量化的具体方式为将子带系数等分成独立编码的码块；步骤104，将编码流数据进行压缩处理，完成遥感影像数据的压缩。

本发明中所采用的映射变换，它体现了输入原始图像和经过变换的图像之间的一一对应关系。

变换也称为去除相关，它减少了图像中的冗余信息，与输入原始图像数据相比，变换后的图像数据提供了一种更易于压缩的图像数据表示形式。

本发明中所采用的熵编码，采用嵌入式分块优化截断编码算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一种对小波变换产生的子带系数进行量化和编码的方法，它的基本思想是把每一个子带的小波变换系数分成独立编码的码块，并且对所有的码块使用完全相同的编码算法。

EBCOT 算法不利用不同分解级或者是不同频带上小波系数的相似性，而是简单的将所有小波系数分成规则的小方块进行处理，这样小波系数的管理不再涉及复杂的四叉树结构，简化了编码算法。

作为补偿，该算法采用二进制MQ 算数编码器对小波系数做熵编码，其总体压缩性能高，同时，系数分块使得EBCOT 算法可以满足感兴趣区编码，容错编码等特殊应用要求。

参考提示：

本部分为专利申请最重要的部分，需要详细提供发明（实用新型）中每一功能的实现都要有相应的技术实现方案；应该结合流程图、架构图、原理框图、电路图、系统结构图等进行说明。

（请提供一个具体的实施例！请不要提供软件产品的使用说明书及宣传手册！）专利所保护的是技术方案不是功能，因此需要给出实现某种功能的具体技术方案，即实现的方法过程及其连接关系，不能仅仅阐述功能（阐述时，每一功能的实现都要有相应的实现方法和技术方案，不可笼统概述）。

若涉及网络架构，请针对现有技术的网络架构图描述本发明的网络架构（请配合附图说明），说明网络架构模块之间的连通关系；若网络架构没有变化，仅涉及数据处理流程变化，则以本发明的数据处理流程对比现有技术来进行描述实现过程；所有附图都应该配合有详细的文字描述；方法类型专利请提供流程图、原理框图、电路图或系统结构图等附图进行说明，并提供相关的系统装置；发明必须为一个完整的技术方案，不能仅仅描述一部分或仅描述原理；必须从多方面诠释本发明的全部内容。

（完整的技术方案并非整个软件，整个系统；为实现某一特定创新点而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白话文或口语表述，内容一定要齐全、完整。

【电脑无法画图表述清楚的，可以手工描绘，并拍照附到表格空白处】针对遥感影像数据量日益庞大，有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出，给数据的传输和存储带来了极大困难的特点，提出了如图1 所示的一种遥感影像压缩系统的实现方法，包括如下步骤：

步骤101，采集遥感影像数据；步骤102，通过映射变换器，采用可逆的小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换，形成映射变换数据，来减少影像数据的相关性；采用小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换的具体方法为，通过小波变换的方法减少了遥感影像数据中图像中的冗余信息，小波变换具体采用的方法为：

设Ψa，b(x) 为分析小波，a 为伸缩因子，b 为平移因子，函数Ψ(x) 为基本小波，f(x) 为任意函数，L2(R) 为平方可积空间，C_Ψ 为傅里叶变换的可容性范围，|ω| 为信号的基频；小波变换的实质在于将L2(R) 平方可积空间中的f(x) 表示成为Ψ(a，b)(x) 的不同伸缩和平移因子上投影的叠加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是满足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的条件下，函数Ψ(x) 通过伸缩和平移产生的；分析小波Ψa，b(x) 的计算方法为：

基本小波函数Ψ(x) 的傅里叶变换为Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范围为：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里叶变换Ψ(ω) 经过原点，函数f(x) 在L2(R) 平方可积空间上连续小波变换为(Tf(x))，(Tf(x)) 的计算方法为：

所述遥感影像数据根据所述分析小波实现映射变换；步骤103，通过熵编码器将映射变换数据进行编码处理，输出编码流数据；熵编码器进一步无损的压缩了经过变换后的数据以提高总体的压缩效果，它利用一个模型来准确确定各个量化值的概率然后产生基于这些概率的合适的编码，从而让输出的编码流小于输入流。

编码处理是采用EBCOT 方式进行处理；EBCOT 主要用于对小波变换产生的子带系数进行量化和采用二进制MQ 算法对子带系数进行熵编码；对子带系数进行量化的具体方式为将子带系数等分成独立编码的码块；步骤104，将编码流数据进行压缩处理，完成遥感影像数据的压缩。

本发明中所采用的映射变换，它体现了输入原始图像和经过变换的图像之间的一一对应关系。

变换也称为去除相关，它减少了图像中的冗余信息，与输入原始图像数据相比，变换后的图像数据提供了一种更易于压缩的图像数据表示形式。

本发明中所采用的熵编码，采用嵌入式分块优化截断编码算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一种对小波变换产生的子带系数进行量化和编码的方法，它的基本思想是把每一个子带的小波变换系数分成独立编码的码块，并且对所有的码块使用完全相同的编码算法。

EBCOT 算法不利用不同分解级或者是不同频带上小波系数的相似性，而是简单的将所有小波系数分成规则的小方块进行处理，这样小波系数的管理不再涉及复杂的四叉树结构，简化了编码算法。

作为补偿，该算法采用二进制MQ 算数编码器对小波系数做熵编码，其总体压缩性能高，同时，系数分块使得EBCOT 算法可以满足感兴趣区编码，容错编码等特殊应用要求。

参考提示：

本部分为专利申请最重要的部分，需要详细提供发明（实用新型）中每一功能的实现都要有相应的技术实现方案；应该结合流程图、架构图、原理框图、电路图、系统结构图等进行说明。

（请提供一个具体的实施例！请不要提供软件产品的使用说明书及宣传手册！）专利所保护的是技术方案不是功能，因此需要给出实现某种功能的具体技术方案，即实现的方法过程及其连接关系，不能仅仅阐述功能（阐述时，每一功能的实现都要有相应的实现方法和技术方案，不可笼统概述）。

若涉及网络架构，请针对现有技术的网络架构图描述本发明的网络架构（请配合附图说明），说明网络架构模块之间的连通关系；若网络架构没有变化，仅涉及数据处理流程变化，则以本发明的数据处理流程对比现有技术来进行描述实现过程；所有附图都应该配合有详细的文字描述；方法类型专利请提供流程图、原理框图、电路图或系统结构图等附图进行说明，并提供相关的系统装置；发明必须为一个完整的技术方案，不能仅仅描述一部分或仅描述原理；必须从多方面诠释本发明的全部内容。

（完整的技术方案并非整个软件，整个系统；为实现某一特定创新点而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白话文或口语表述，内容一定要齐全、完整。

【电脑无法画图表述清楚的，可以手工描绘，并拍照附到表格空白处】针对遥感影像数据量日益庞大，有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出，给数据的传输和存储带来了极大困难的特点，提出了如图1 所示的一种遥感影像压缩系统的实现方法，包括如下步骤：

步骤101，采集遥感影像数据；步骤102，通过映射变换器，采用可逆的小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换，形成映射变换数据，来减少影像数据的相关性；采用小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换的具体方法为，通过小波变换的方法减少了遥感影像数据中图像中的冗余信息，小波变换具体采用的方法为：

设Ψa，b(x) 为分析小波，a 为伸缩因子，b 为平移因子，函数Ψ(x) 为基本小波，f(x) 为任意函数，L2(R) 为平方可积空间，C_Ψ 为傅里叶变换的可容性范围，|ω| 为信号的基频；小波变换的实质在于将L2(R) 平方可积空间中的f(x) 表示成为Ψ(a，b)(x) 的不同伸缩和平移因子上投影的叠加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是满足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的条件下，函数Ψ(x) 通过伸缩和平移产生的；分析小波Ψa，b(x) 的计算方法为：

基本小波函数Ψ(x) 的傅里叶变换为Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范围为：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里叶变换Ψ(ω) 经过原点，函数f(x) 在L2(R) 平方可积空间上连续小波变换为(Tf(x))，(Tf(x)) 的计算方法为：

所述遥感影像数据根据所述分析小波实现映射变换；步骤103，通过熵编码器将映射变换数据进行编码处理，输出编码流数据；熵编码器进一步无损的压缩了经过变换后的数据以提高总体的压缩效果，它利用一个模型来准确确定各个量化值的概率然后产生基于这些概率的合适的编码，从而让输出的编码流小于输入流。

编码处理是采用EBCOT 方式进行处理；EBCOT 主要用于对小波变换产生的子带系数进行量化和采用二进制MQ 算法对子带系数进行熵编码；对子带系数进行量化的具体方式为将子带系数等分成独立编码的码块；步骤104，将编码流数据进行压缩处理，完成遥感影像数据的压缩。

本发明中所采用的映射变换，它体现了输入原始图像和经过变换的图像之间的一一对应关系。

变换也称为去除相关，它减少了图像中的冗余信息，与输入原始图像数据相比，变换后的图像数据提供了一种更易于压缩的图像数据表示形式。

本发明中所采用的熵编码，采用嵌入式分块优化截断编码算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一种对小波变换产生的子带系数进行量化和编码的方法，它的基本思想是把每一个子带的小波变换系数分成独立编码的码块，并且对所有的码块使用完全相同的编码算法。

EBCOT 算法不利用不同分解级或者是不同频带上小波系数的相似性，而是简单的将所有小波系数分成规则的小方块进行处理，这样小波系数的管理不再涉及复杂的四叉树结构，简化了编码算法。

作为补偿，该算法采用二进制MQ 算数编码器对小波系数做熵编码，其总体压缩性能高，同时，系数分块使得EBCOT 算法可以满足感兴趣区编码，容错编码等特殊应用要求。

参考提示：

本部分为专利申请最重要的部分，需要详细提供发明（实用新型）中每一功能的实现都要有相应的技术实现方案；应该结合流程图、架构图、原理框图、电路图、系统结构图等进行说明。

（请提供一个具体的实施例！请不要提供软件产品的使用说明书及宣传手册！）专利所保护的是技术方案不是功能，因此需要给出实现某种功能的具体技术方案，即实现的方法过程及其连接关系，不能仅仅阐述功能（阐述时，每一功能的实现都要有相应的实现方法和技术方案，不可笼统概述）。

若涉及网络架构，请针对现有技术的网络架构图描述本发明的网络架构（请配合附图说明），说明网络架构模块之间的连通关系；若网络架构没有变化，仅涉及数据处理流程变化，则以本发明的数据处理流程对比现有技术来进行描述实现过程；所有附图都应该配合有详细的文字描述；方法类型专利请提供流程图、原理框图、电路图或系统结构图等附图进行说明，并提供相关的系统装置；发明必须为一个完整的技术方案，不能仅仅描述一部分或仅描述原理；必须从多方面诠释本发明的全部内容。

（完整的技术方案并非整个软件，整个系统；为实现某一特定创新点而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白话文或口语表述，内容一定要齐全、完整。

【电脑无法画图表述清楚的，可以手工描绘，并拍照附到表格空白处】针对遥感影像数据量日益庞大，有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出，给数据的传输和存储带来了极大困难的特点，提出了如图1 所示的一种遥感影像压缩系统的实现方法，包括如下步骤：

步骤101，采集遥感影像数据；步骤102，通过映射变换器，采用可逆的小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换，形成映射变换数据，来减少影像数据的相关性；采用小波变换的方法对遥感影像数据进行映射变换的具体方法为，通过小波变换的方法减少了遥感影像数据中图像中的冗余信息，小波变换具体采用的方法为：

设Ψa，b(x) 为分析小波，a 为伸缩因子，b 为平移因子，函数Ψ(x) 为基本小波，f(x) 为任意函数，L2(R) 为平方可积空间，C_Ψ 为傅里叶变换的可容性范围，|ω| 为信号的基频；小波变换的实质在于将L2(R) 平方可积空间中的f(x) 表示成为Ψ(a，b)(x) 的不同伸缩和平移因子上投影的叠加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是满足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的条件下，函数Ψ(x) 通过伸缩和平移产生的；分析小波Ψa，b(x) 的计算方法为：

基本小波函数Ψ(x) 的傅里叶变换为Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范围为：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里叶变换Ψ(ω) 经过原点，函数f(x) 在L2(R) 平方可积空间上连续小波变换为(Tf(x))，(Tf(x)) 的计算方法为：

所述遥感影像数据根据所述分析小波实现映射变换；步骤103，通过熵编码器将映射变换数据进行编码处理，输出编码流数据；熵编码器进一步无损的压缩了经过变换后的数据以提高总体的压缩效果，它利用一个模型来准确确定各个量化值的概率然后产生基于这些概率的合适的编码，从而让输出的编码流小于输入流。

编码处理是采用EBCOT 方式进行处理；EBCOT 主要用于对小波变换产生的子带系数进行量化和采用二进制MQ 算法对子带系数进行熵编码；对子带系数进行量化的具体方式为将子带系数等分成独立编码的码块；步骤104，将编码流数据进行压缩处理，完成遥感影像数据的压缩。

本发明中所采用的映射变换，它体现了输入原始图像和经过变换的图像之间的一一对应关系。

变换也称为去除相关，它减少了图像中的冗余信息，与输入原始图像数据相比，变换后的图像数据提供了一种更易于压缩的图像数据表示形式。

本发明中所采用的熵编码，采用嵌入式分块优化截断编码算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一种对小波变换产生的子带系数进行量化和编码的方法，它的基本思想是把每一个子带的小波变换系数分成独立编码的码块，并且对所有的码块使用完全相同的编码算法。

EBCOT 算法不利用不同分解级或者是不同频带上小波系数的相似性，而是简单的将所有小波系数分成规则的小方块进行处理，这样小波系数的管理不再涉及复杂的四叉树结构，简化了编码算法。

作为补偿，该算法采用二进制MQ 算数编码器对小波系数做熵编码，其总体压缩性能高，同时，系数分块使得EBCOT 算法可以满足感兴趣区编码，容错编码等特殊应用要求。

四、本发明（实用新型）的关键点和欲保护点是：

参考提示：

该部分为您想要保护的技术方案的关键创新点，列出1、2、3……以提醒代理人注意，便于专利代理人更准确的把握您所想要保护的内容，更准确的为您撰写权利要求书。

请参考提示填写内容：

1、遥感影像压缩系统的实现方法2、采用小波变换的方法对所述遥感影像数据进行映射变换的具体方法3、采用EBCOT 方式进行处理的方法★五、与第二条所属的最好的现有技术相比，本发明（实用新型）的优点：

参考提示：

本部分简单介绍即可。

结合技术方案来描述，以推理方式说明，做到有理有据；可以对应第三部分所要解决的技术问题或发明（实用新型）目的来描述。

本方法的基本思想是：

首先将影像当作确定性信号处理，通过映射变换器，采用小波变换的方法对原始影像进行映射变换，从而减低信号的相关性，映射变换是影像编码的核心部分，它决定了编码的对象类型；然后将变换后数据输入熵编码器中，熵编码器采用6EBCOT( 嵌入式分块优化截断编码算法) 进行编码处理，最后输出码流并压缩。

通过本发明可快速实现大容量遥感影像无损压缩，解决了现有技术中有限的信道容量与传输大量遥感数据的需求之间的矛盾日益突出，给数据的传输和存储带来了极大的便利。

六、针对第三部分中的技术方案，是否还有别的替代方案？ 参考提示：

如果有，请详尽写明，内容的提供可以扩大专利的保护范围，防止他人绕过本技术去实现同样的发明（实用新型）目的；可以是部分结构、器件、方法步骤的替代，也可以是完整的技术方案的替代，例如：

两个部件的连接为卡式连接，但铰链连接也可能实现本发明（实用新型），因此铰链连接即为替代方案。

请参考提示填写内容：

无七、其他附图：

参考提示：

针对第三部分的内容，可增加的附图；附图要求：

附图尽量是CAD格式的、或visio格式或黑白线条图的矢量图或者位图，图中的各个部分、零件要标注编号，并说明每个编号代表的含义请参考提示填写内容：

参考提示：

针对第三部分的内容，可增加的附图；附图要求：

附图尽量是CAD格式的、或visio格式或黑白线条图的矢量图或者位图，图中的各个部分、零件要标注编号，并说明每个编号代表的含义请参考提示填写内容：

参考提示：

针对第三部分的内容，可增加的附图；附图要求：

附图尽量是CAD格式的、或visio格式或黑白线条图的矢量图或者位图，图中的各个部分、零件要标注编号，并说明每个编号代表的含义请参考提示填写内容：

八、其他有助于专利代理人理解本技术的资料：

软件开发专利实例，软件发明专利实例_软件专利申请、撰写要点分析（另附实例解析）

一、软件专利概述 随着计算机、互联网、通讯、软件这类技术的高速发展，对于软件类技术提供专利保护的呼声日益增高。

美国在上述技术领域具有绝对的优势地位，也是最早开始对软件技术提供专利保护的。

而在欧盟，由于其软件技术相对于美国不具有优势地位，因此欧盟有很长一段时间并不对软件技术提供专利保护，然而随着科技发展趋势，欧盟在软件技术是否具有专利性的问题上，其态度也发生了根本变化。

对软件技术提供专利保护在世界范围内是大势所趋。

我国对软件技术提供专利保护的起步较晚，最开始时一般要求软硬件结合方可申请软件专利，纯粹的软件设计思想并不能得到专利保护。

然而近些年，随着互联网企业的快速发展，我国也开始对软件技术提供专利保护。

中国国家知识产权局发布的《专利审查指南》的第二部分第九章，也对涉及计算机程序的发明专利进行重点论述。

由于软件专利的特殊属性，也使软件专利基本上成为了专利撰写要求最为严格的专利类型。

在我国，许多软件技术没有获得专利授权，并不是因为技术本身不够先进，主要是由于撰写质量差，导致了专利驳回。

二、涉及计算机程序的发明专利 根据《专利法》第二条，我国的专利分为发明、实用新型和外观设计三种类型：

发明，是指对产品、方法或者其改进所提出的新的技术方案。

实用新型，是指对产品的形状、构造或者其结合所提出的适用于实用的新的技术方案。

外观设计，是指对产品的形状、图案或者其结合以及色彩与形状、图案的结合所做出的富有美感并适于工业应用的新设计。

其中，实用新型只保护经过产业方法制造的，有确定形状、构造且占据一定空间的实体，因此软件技术不能申请实用新型专利。

虽然有些软件技术也涉及功能模块结构，但是这种功能模块结构属于逻辑结构，并不是能够占据一定空间的实体结构，因此，不属于实用新型的保护客体。

软件技术通常以涉及计算机程序的发明这种形式进行保护。

根据《专利审查指南》的规定，涉及计算机程序的发明是指“为解决发明提出的问题，全部或者部分以计算机程序处理流程为基础，通过计算机执行按上述流程编制的计算机程序，对计算机外部对象或者内部对象进行控制或处理的解决方案。

” 三、软件专利实例 技术人员开发了一种手机屏幕图标显示技术，将现有图标的阵列排布形式改为三角形排布形式。

如图1所示，左边的手机屏幕的图标呈阵列排布，通过技术人员的图标排布显示技术，可以将图标排布为三角形形式。

即通过该项图标三角形排布显示技术，可以实现将图1左边的手机屏幕中图标的常规排布形式，转换为图1右边的手机屏幕中的三角形排布形式。

为了实现这种三角形排布形式的转换，最为重要的是图标坐标的计算，也就是说本专利申请为涉及算法的软件专利。

如图2所示，三角形排布时的三角形参照模板被分为：

底边、第一斜边和第二斜边三个部分。

同时给出三个部分坐标(Xi，Yi)的计算公式如下：

底边坐标(Xi，Yi)计算公式：

第一斜边坐标(Xi，Yi)计算公式：

第二斜边坐标(Xi，Yi)计算公式：

三角形中心点坐标(Xi，Yi)计算公式：

在计算机程序利用上述公式自动计算得到坐标后，利用现有的常规技术根据坐标排布图标，即可实现图1中的图标三角形排布显示模式。

以上就是该技术的最为核心的内容，并不复杂。



软件开发专利实例，如何书写软件应用发明专利说明书（实例） 的介绍就聊到这里。

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