今天，樂知網小編 給大家分享 軟件開發專利實例，如何書寫軟件應用發明專利說明書（實例）。

軟件開發專利實例，如何書寫軟件應用發明專利說明書（實例）

說？ ？明？ ？書 基于RFID的參展人員消費偏好調查分析方法及系統 技術領域（這個是套話，不過要套正確了） 本發明涉及一種對展覽會場中參展人員消費偏好進行調查分析的方法及系統，尤其涉及一種應用RFID定位技術自動獲取參展人員消費偏好的方法及系統。

背景技術（通常寫出現有技術存在的問題，而下文寫本專利如何解決這些問題） 近年來，我國的會展經濟呈現出快速增長的態勢，從小到大，從單一到多樣，從綜合到專業，以年均20%的速度遞增；會展內容涉及到幾乎所有生產性行業與商業流通、運輸、通訊、旅游等服務性行業；舉辦城市也不僅僅在少數幾個中心城市，許多地方城市也紛紛建館辦展。

許多企業參加會展一方面是為了展示企業的良好形象，另一方面是為了及時、準確地獲取各方面的有效信息，實施適當的市場營銷策略。

目前，常用的方法是對參加展會的人員進行問卷調查。

問卷調查是一種結構化的調查，其結果一般都能被量化出來，便于進行統計處理和分析，現在有大量的相關統計分析軟件幫助我們對數據進行分析，方便進行數據挖掘，因而節省時間、經費和人力。

如果有類似的專利，可進行介紹，以突出自己專利的優點：

介紹完后要簡要說明收下現在技術存在的問題：

然而，問卷調查也存在一些難以克服的缺點：

調查結果廣而不深；另外調查問卷經常采用由用戶自己填答的方式，經常有人冒充用戶參與調查，而被訪者填寫問卷過程中可能受到他人和自身情緒的影響而沒有填寫用戶的真實情況，導致問卷調查法所得資料的信度與效度不高。

發明內容（第一段先寫出要解決的技術問題，接著寫解決該技術問題的技術方案，最后寫出本發明的有益效果） 為了解決問卷調查法所得數據信度和效度不高的缺點，本發明采用一種基于RFID定位技術的消費偏好調查分析方法，能夠準確獲知消費者的偏好。

本發明采用的方案是（這里面詳細介紹如何實現你的技術，通常分成好多步驟，這樣條理清晰）：

…… 下圖是另一個專利的寫法，可體會一下：

本發明的有益效果是（在發明內容部分的最后寫出本發明的優點，也可不寫這幾個字，直接敘述出本發明的優點）：

1、整個系統的設備，包括RFID標簽、閱讀器、傳輸適配器和計算機都可以循環利用，節省調查成本。

2、通過參展證將每個參展人員都綁定在一個RFID標簽上，由于參展證的唯一性，使得所有參展人員都參與了調查，并且也不存在冒充參與調查的用戶，調查結果更全面可靠。

3、整個調查過程對參展人員是透明的，參展人員不需任何操作，調查過程對參展人員的參展也沒有任何影響，使得調查結果更真實可信。

4、整個調查過程基本都由設備自動完成，調查結果的獲取更加快捷準確。

附圖說明（介紹下圖表示什么意思） 附圖1是基于RFID的參展人員消費偏好調查分析系統結構示意圖。

附圖2是本發明實施例提供的基于RFID的參展人員消費偏好調查分析系統的實現流程示意圖。

具體實施方式（詳細寫出實現發明的優選方式，舉一個具體的實例來介紹整個流程如何實現，此部分是最占篇幅的一部分）

軟件開發專利實例，樣例-程序類專利申請技術交底書

專 利 技 術 交 底 書 發明（實用新型）名稱：

一種遙感影像壓縮系統的實現方法 專利權人：

發明人：

交底技術問題聯系人：

交底人Tel：

E-mail：

本發明屬于什么技術領域，或者應用于什么行業。

（只需要一兩句話即可。

） 注：

★號為必填項 ★一、本發明解決的技術問題是：

參考提示：

對應現有技術的所有缺點，正面描述本發明要解決的技術問題；本發明解決不了的不用提供。

1、以因果關系推理的方式推導出現有技術的缺點是什么？2、針對這些缺點，說明本發明的目的及能夠達到的技術效果。

（現有技術的缺點是針對于本發明的優點來描述）請參考提示填寫內容：

缺陷：

由于影像分辨率越高，相鄰采樣點的相關性越高，數據水分也越大。

對遙感數據進行壓縮，有利于節省通信信道，提高信息的傳輸速率；數據壓縮之后有利于實現保密通訊，提高系統的整體可靠性。

現有技術中，遙感影像數據量日益龐大，有限的信道容量與傳輸大量遙感數據的需求之間的矛盾日益突出，給數據的傳輸和存儲帶來了極大的技術困難。

本發明的目的及能夠達到的技術效果：

通過本發明可快速實現大容量遙感影像無損壓縮，解決了現有技術中有限的信道容量與傳輸大量遙感數據的需求之間的矛盾日益突出，給數據的傳輸和存儲帶來了極大的便利。

★二、詳細介紹技術背景，并描述已有的與本發明最相近似的實現方案。

參考提示：

1、背景技術（大的技術背景和小的技術背景以輔助理解本發明公知技術內容）2、現有技術方案，描述與本發明最相近似的現有已經實現的方案（對于方法，應說明現有方法的步驟，對于裝置，應當說明結構組成及其關系）應詳細介紹，以不需再去看文獻即可領會該技術內容為準，如果現有技術出自專利，期刊，書籍，則提供出處。

專利代理人員不是專業技術人員，一些簡單的技術問題在專業人員看來不需要介紹，但對非專業人員來說理解同樣困難，所以請盡量解釋清楚。

背景技術和現有技術方案：

隨著新型傳感技術的發展，遙感影像的時間、空間和光譜分辨率不斷提高，隨著航天遙感技術的迅速發展，相應的數據規模呈幾何級數增長。

遙感數據量日益龐大，有限的信道容量與傳輸大量遙感數據的需求之間的矛盾日益突出，給數據的傳輸和存儲帶來了極大的困難。

數據壓縮技術作為解決這一問題的有效途徑，尤其對于遙感影像數據來說，在遙感領域越來越受到重視。

由于遙感影像對地物分析和識別非常重要的作用，大部分情況下人們希望在不損失信息的情況下對遙感影像進行有效、高效的壓縮，也使得遙感影像壓縮技術與一般的圖像壓縮技術有所不同。

★三、本發明（實用新型）技術方案的詳細闡述（核心的重點內容）：

參考提示：

本部分為專利申請最重要的部分，需要詳細提供發明（實用新型）中每一功能的實現都要有相應的技術實現方案；應該結合流程圖、架構圖、原理框圖、電路圖、系統結構圖等進行說明。

（請提供一個具體的實施例！請不要提供軟件產品的使用說明書及宣傳手冊！）專利所保護的是技術方案不是功能，因此需要給出實現某種功能的具體技術方案，即實現的方法過程及其連接關系，不能僅僅闡述功能（闡述時，每一功能的實現都要有相應的實現方法和技術方案，不可籠統概述）。

若涉及網絡架構，請針對現有技術的網絡架構圖描述本發明的網絡架構（請配合附圖說明），說明網絡架構模塊之間的連通關系；若網絡架構沒有變化，僅涉及數據處理流程變化，則以本發明的數據處理流程對比現有技術來進行描述實現過程；所有附圖都應該配合有詳細的文字描述；方法類型專利請提供流程圖、原理框圖、電路圖或系統結構圖等附圖進行說明，并提供相關的系統裝置；發明必須為一個完整的技術方案，不能僅僅描述一部分或僅描述原理；必須從多方面詮釋本發明的全部內容。

（完整的技術方案并非整個軟件，整個系統；為實現某一特定創新點而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白話文或口語表述，內容一定要齊全、完整。

【電腦無法畫圖表述清楚的，可以手工描繪，并拍照附到表格空白處】針對遙感影像數據量日益龐大，有限的信道容量與傳輸大量遙感數據的需求之間的矛盾日益突出，給數據的傳輸和存儲帶來了極大困難的特點，提出了如圖1 所示的一種遙感影像壓縮系統的實現方法，包括如下步驟：

步驟101，采集遙感影像數據；步驟102，通過映射變換器，采用可逆的小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換，形成映射變換數據，來減少影像數據的相關性；采用小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換的具體方法為，通過小波變換的方法減少了遙感影像數據中圖像中的冗余信息，小波變換具體采用的方法為：

設Ψa，b(x) 為分析小波，a 為伸縮因子，b 為平移因子，函數Ψ(x) 為基本小波，f(x) 為任意函數，L2(R) 為平方可積空間，C_Ψ 為傅里葉變換的可容性范圍，|ω| 為信號的基頻；小波變換的實質在于將L2(R) 平方可積空間中的f(x) 表示成為Ψ(a，b)(x) 的不同伸縮和平移因子上投影的疊加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是滿足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的條件下，函數Ψ(x) 通過伸縮和平移產生的；分析小波Ψa，b(x) 的計算方法為：

基本小波函數Ψ(x) 的傅里葉變換為Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范圍為：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里葉變換Ψ(ω) 經過原點，函數f(x) 在L2(R) 平方可積空間上連續小波變換為(Tf(x))，(Tf(x)) 的計算方法為：

所述遙感影像數據根據所述分析小波實現映射變換；步驟103，通過熵編碼器將映射變換數據進行編碼處理，輸出編碼流數據；熵編碼器進一步無損的壓縮了經過變換后的數據以提高總體的壓縮效果，它利用一個模型來準確確定各個量化值的概率然后產生基于這些概率的合適的編碼，從而讓輸出的編碼流小于輸入流。

編碼處理是采用EBCOT 方式進行處理；EBCOT 主要用于對小波變換產生的子帶系數進行量化和采用二進制MQ 算法對子帶系數進行熵編碼；對子帶系數進行量化的具體方式為將子帶系數等分成獨立編碼的碼塊；步驟104，將編碼流數據進行壓縮處理，完成遙感影像數據的壓縮。

本發明中所采用的映射變換，它體現了輸入原始圖像和經過變換的圖像之間的一一對應關系。

變換也稱為去除相關，它減少了圖像中的冗余信息，與輸入原始圖像數據相比，變換后的圖像數據提供了一種更易于壓縮的圖像數據表示形式。

本發明中所采用的熵編碼，采用嵌入式分塊優化截斷編碼算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一種對小波變換產生的子帶系數進行量化和編碼的方法，它的基本思想是把每一個子帶的小波變換系數分成獨立編碼的碼塊，并且對所有的碼塊使用完全相同的編碼算法。

EBCOT 算法不利用不同分解級或者是不同頻帶上小波系數的相似性，而是簡單的將所有小波系數分成規則的小方塊進行處理，這樣小波系數的管理不再涉及復雜的四叉樹結構，簡化了編碼算法。

作為補償，該算法采用二進制MQ 算數編碼器對小波系數做熵編碼，其總體壓縮性能高，同時，系數分塊使得EBCOT 算法可以滿足感興趣區編碼，容錯編碼等特殊應用要求。

參考提示：

本部分為專利申請最重要的部分，需要詳細提供發明（實用新型）中每一功能的實現都要有相應的技術實現方案；應該結合流程圖、架構圖、原理框圖、電路圖、系統結構圖等進行說明。

（請提供一個具體的實施例！請不要提供軟件產品的使用說明書及宣傳手冊！）專利所保護的是技術方案不是功能，因此需要給出實現某種功能的具體技術方案，即實現的方法過程及其連接關系，不能僅僅闡述功能（闡述時，每一功能的實現都要有相應的實現方法和技術方案，不可籠統概述）。

若涉及網絡架構，請針對現有技術的網絡架構圖描述本發明的網絡架構（請配合附圖說明），說明網絡架構模塊之間的連通關系；若網絡架構沒有變化，僅涉及數據處理流程變化，則以本發明的數據處理流程對比現有技術來進行描述實現過程；所有附圖都應該配合有詳細的文字描述；方法類型專利請提供流程圖、原理框圖、電路圖或系統結構圖等附圖進行說明，并提供相關的系統裝置；發明必須為一個完整的技術方案，不能僅僅描述一部分或僅描述原理；必須從多方面詮釋本發明的全部內容。

（完整的技術方案并非整個軟件，整個系統；為實現某一特定創新點而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白話文或口語表述，內容一定要齊全、完整。

【電腦無法畫圖表述清楚的，可以手工描繪，并拍照附到表格空白處】針對遙感影像數據量日益龐大，有限的信道容量與傳輸大量遙感數據的需求之間的矛盾日益突出，給數據的傳輸和存儲帶來了極大困難的特點，提出了如圖1 所示的一種遙感影像壓縮系統的實現方法，包括如下步驟：

步驟101，采集遙感影像數據；步驟102，通過映射變換器，采用可逆的小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換，形成映射變換數據，來減少影像數據的相關性；采用小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換的具體方法為，通過小波變換的方法減少了遙感影像數據中圖像中的冗余信息，小波變換具體采用的方法為：

設Ψa，b(x) 為分析小波，a 為伸縮因子，b 為平移因子，函數Ψ(x) 為基本小波，f(x) 為任意函數，L2(R) 為平方可積空間，C_Ψ 為傅里葉變換的可容性范圍，|ω| 為信號的基頻；小波變換的實質在于將L2(R) 平方可積空間中的f(x) 表示成為Ψ(a，b)(x) 的不同伸縮和平移因子上投影的疊加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是滿足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的條件下，函數Ψ(x) 通過伸縮和平移產生的；分析小波Ψa，b(x) 的計算方法為：

基本小波函數Ψ(x) 的傅里葉變換為Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范圍為：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里葉變換Ψ(ω) 經過原點，函數f(x) 在L2(R) 平方可積空間上連續小波變換為(Tf(x))，(Tf(x)) 的計算方法為：

所述遙感影像數據根據所述分析小波實現映射變換；步驟103，通過熵編碼器將映射變換數據進行編碼處理，輸出編碼流數據；熵編碼器進一步無損的壓縮了經過變換后的數據以提高總體的壓縮效果，它利用一個模型來準確確定各個量化值的概率然后產生基于這些概率的合適的編碼，從而讓輸出的編碼流小于輸入流。

編碼處理是采用EBCOT 方式進行處理；EBCOT 主要用于對小波變換產生的子帶系數進行量化和采用二進制MQ 算法對子帶系數進行熵編碼；對子帶系數進行量化的具體方式為將子帶系數等分成獨立編碼的碼塊；步驟104，將編碼流數據進行壓縮處理，完成遙感影像數據的壓縮。

本發明中所采用的映射變換，它體現了輸入原始圖像和經過變換的圖像之間的一一對應關系。

變換也稱為去除相關，它減少了圖像中的冗余信息，與輸入原始圖像數據相比，變換后的圖像數據提供了一種更易于壓縮的圖像數據表示形式。

本發明中所采用的熵編碼，采用嵌入式分塊優化截斷編碼算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一種對小波變換產生的子帶系數進行量化和編碼的方法，它的基本思想是把每一個子帶的小波變換系數分成獨立編碼的碼塊，并且對所有的碼塊使用完全相同的編碼算法。

EBCOT 算法不利用不同分解級或者是不同頻帶上小波系數的相似性，而是簡單的將所有小波系數分成規則的小方塊進行處理，這樣小波系數的管理不再涉及復雜的四叉樹結構，簡化了編碼算法。

作為補償，該算法采用二進制MQ 算數編碼器對小波系數做熵編碼，其總體壓縮性能高，同時，系數分塊使得EBCOT 算法可以滿足感興趣區編碼，容錯編碼等特殊應用要求。

參考提示：

本部分為專利申請最重要的部分，需要詳細提供發明（實用新型）中每一功能的實現都要有相應的技術實現方案；應該結合流程圖、架構圖、原理框圖、電路圖、系統結構圖等進行說明。

（請提供一個具體的實施例！請不要提供軟件產品的使用說明書及宣傳手冊！）專利所保護的是技術方案不是功能，因此需要給出實現某種功能的具體技術方案，即實現的方法過程及其連接關系，不能僅僅闡述功能（闡述時，每一功能的實現都要有相應的實現方法和技術方案，不可籠統概述）。

若涉及網絡架構，請針對現有技術的網絡架構圖描述本發明的網絡架構（請配合附圖說明），說明網絡架構模塊之間的連通關系；若網絡架構沒有變化，僅涉及數據處理流程變化，則以本發明的數據處理流程對比現有技術來進行描述實現過程；所有附圖都應該配合有詳細的文字描述；方法類型專利請提供流程圖、原理框圖、電路圖或系統結構圖等附圖進行說明，并提供相關的系統裝置；發明必須為一個完整的技術方案，不能僅僅描述一部分或僅描述原理；必須從多方面詮釋本發明的全部內容。

（完整的技術方案并非整個軟件，整個系統；為實現某一特定創新點而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白話文或口語表述，內容一定要齊全、完整。

【電腦無法畫圖表述清楚的，可以手工描繪，并拍照附到表格空白處】針對遙感影像數據量日益龐大，有限的信道容量與傳輸大量遙感數據的需求之間的矛盾日益突出，給數據的傳輸和存儲帶來了極大困難的特點，提出了如圖1 所示的一種遙感影像壓縮系統的實現方法，包括如下步驟：

步驟101，采集遙感影像數據；步驟102，通過映射變換器，采用可逆的小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換，形成映射變換數據，來減少影像數據的相關性；采用小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換的具體方法為，通過小波變換的方法減少了遙感影像數據中圖像中的冗余信息，小波變換具體采用的方法為：

設Ψa，b(x) 為分析小波，a 為伸縮因子，b 為平移因子，函數Ψ(x) 為基本小波，f(x) 為任意函數，L2(R) 為平方可積空間，C_Ψ 為傅里葉變換的可容性范圍，|ω| 為信號的基頻；小波變換的實質在于將L2(R) 平方可積空間中的f(x) 表示成為Ψ(a，b)(x) 的不同伸縮和平移因子上投影的疊加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是滿足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的條件下，函數Ψ(x) 通過伸縮和平移產生的；分析小波Ψa，b(x) 的計算方法為：

基本小波函數Ψ(x) 的傅里葉變換為Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范圍為：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里葉變換Ψ(ω) 經過原點，函數f(x) 在L2(R) 平方可積空間上連續小波變換為(Tf(x))，(Tf(x)) 的計算方法為：

所述遙感影像數據根據所述分析小波實現映射變換；步驟103，通過熵編碼器將映射變換數據進行編碼處理，輸出編碼流數據；熵編碼器進一步無損的壓縮了經過變換后的數據以提高總體的壓縮效果，它利用一個模型來準確確定各個量化值的概率然后產生基于這些概率的合適的編碼，從而讓輸出的編碼流小于輸入流。

編碼處理是采用EBCOT 方式進行處理；EBCOT 主要用于對小波變換產生的子帶系數進行量化和采用二進制MQ 算法對子帶系數進行熵編碼；對子帶系數進行量化的具體方式為將子帶系數等分成獨立編碼的碼塊；步驟104，將編碼流數據進行壓縮處理，完成遙感影像數據的壓縮。

本發明中所采用的映射變換，它體現了輸入原始圖像和經過變換的圖像之間的一一對應關系。

變換也稱為去除相關，它減少了圖像中的冗余信息，與輸入原始圖像數據相比，變換后的圖像數據提供了一種更易于壓縮的圖像數據表示形式。

本發明中所采用的熵編碼，采用嵌入式分塊優化截斷編碼算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一種對小波變換產生的子帶系數進行量化和編碼的方法，它的基本思想是把每一個子帶的小波變換系數分成獨立編碼的碼塊，并且對所有的碼塊使用完全相同的編碼算法。

EBCOT 算法不利用不同分解級或者是不同頻帶上小波系數的相似性，而是簡單的將所有小波系數分成規則的小方塊進行處理，這樣小波系數的管理不再涉及復雜的四叉樹結構，簡化了編碼算法。

作為補償，該算法采用二進制MQ 算數編碼器對小波系數做熵編碼，其總體壓縮性能高，同時，系數分塊使得EBCOT 算法可以滿足感興趣區編碼，容錯編碼等特殊應用要求。

參考提示：

本部分為專利申請最重要的部分，需要詳細提供發明（實用新型）中每一功能的實現都要有相應的技術實現方案；應該結合流程圖、架構圖、原理框圖、電路圖、系統結構圖等進行說明。

（請提供一個具體的實施例！請不要提供軟件產品的使用說明書及宣傳手冊！）專利所保護的是技術方案不是功能，因此需要給出實現某種功能的具體技術方案，即實現的方法過程及其連接關系，不能僅僅闡述功能（闡述時，每一功能的實現都要有相應的實現方法和技術方案，不可籠統概述）。

若涉及網絡架構，請針對現有技術的網絡架構圖描述本發明的網絡架構（請配合附圖說明），說明網絡架構模塊之間的連通關系；若網絡架構沒有變化，僅涉及數據處理流程變化，則以本發明的數據處理流程對比現有技術來進行描述實現過程；所有附圖都應該配合有詳細的文字描述；方法類型專利請提供流程圖、原理框圖、電路圖或系統結構圖等附圖進行說明，并提供相關的系統裝置；發明必須為一個完整的技術方案，不能僅僅描述一部分或僅描述原理；必須從多方面詮釋本發明的全部內容。

（完整的技術方案并非整個軟件，整個系統；為實現某一特定創新點而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白話文或口語表述，內容一定要齊全、完整。

【電腦無法畫圖表述清楚的，可以手工描繪，并拍照附到表格空白處】針對遙感影像數據量日益龐大，有限的信道容量與傳輸大量遙感數據的需求之間的矛盾日益突出，給數據的傳輸和存儲帶來了極大困難的特點，提出了如圖1 所示的一種遙感影像壓縮系統的實現方法，包括如下步驟：

步驟101，采集遙感影像數據；步驟102，通過映射變換器，采用可逆的小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換，形成映射變換數據，來減少影像數據的相關性；采用小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換的具體方法為，通過小波變換的方法減少了遙感影像數據中圖像中的冗余信息，小波變換具體采用的方法為：

設Ψa，b(x) 為分析小波，a 為伸縮因子，b 為平移因子，函數Ψ(x) 為基本小波，f(x) 為任意函數，L2(R) 為平方可積空間，C_Ψ 為傅里葉變換的可容性范圍，|ω| 為信號的基頻；小波變換的實質在于將L2(R) 平方可積空間中的f(x) 表示成為Ψ(a，b)(x) 的不同伸縮和平移因子上投影的疊加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是滿足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的條件下，函數Ψ(x) 通過伸縮和平移產生的；分析小波Ψa，b(x) 的計算方法為：

基本小波函數Ψ(x) 的傅里葉變換為Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范圍為：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里葉變換Ψ(ω) 經過原點，函數f(x) 在L2(R) 平方可積空間上連續小波變換為(Tf(x))，(Tf(x)) 的計算方法為：

所述遙感影像數據根據所述分析小波實現映射變換；步驟103，通過熵編碼器將映射變換數據進行編碼處理，輸出編碼流數據；熵編碼器進一步無損的壓縮了經過變換后的數據以提高總體的壓縮效果，它利用一個模型來準確確定各個量化值的概率然后產生基于這些概率的合適的編碼，從而讓輸出的編碼流小于輸入流。

編碼處理是采用EBCOT 方式進行處理；EBCOT 主要用于對小波變換產生的子帶系數進行量化和采用二進制MQ 算法對子帶系數進行熵編碼；對子帶系數進行量化的具體方式為將子帶系數等分成獨立編碼的碼塊；步驟104，將編碼流數據進行壓縮處理，完成遙感影像數據的壓縮。

本發明中所采用的映射變換，它體現了輸入原始圖像和經過變換的圖像之間的一一對應關系。

變換也稱為去除相關，它減少了圖像中的冗余信息，與輸入原始圖像數據相比，變換后的圖像數據提供了一種更易于壓縮的圖像數據表示形式。

本發明中所采用的熵編碼，采用嵌入式分塊優化截斷編碼算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一種對小波變換產生的子帶系數進行量化和編碼的方法，它的基本思想是把每一個子帶的小波變換系數分成獨立編碼的碼塊，并且對所有的碼塊使用完全相同的編碼算法。

EBCOT 算法不利用不同分解級或者是不同頻帶上小波系數的相似性，而是簡單的將所有小波系數分成規則的小方塊進行處理，這樣小波系數的管理不再涉及復雜的四叉樹結構，簡化了編碼算法。

作為補償，該算法采用二進制MQ 算數編碼器對小波系數做熵編碼，其總體壓縮性能高，同時，系數分塊使得EBCOT 算法可以滿足感興趣區編碼，容錯編碼等特殊應用要求。

參考提示：

本部分為專利申請最重要的部分，需要詳細提供發明（實用新型）中每一功能的實現都要有相應的技術實現方案；應該結合流程圖、架構圖、原理框圖、電路圖、系統結構圖等進行說明。

（請提供一個具體的實施例！請不要提供軟件產品的使用說明書及宣傳手冊！）專利所保護的是技術方案不是功能，因此需要給出實現某種功能的具體技術方案，即實現的方法過程及其連接關系，不能僅僅闡述功能（闡述時，每一功能的實現都要有相應的實現方法和技術方案，不可籠統概述）。

若涉及網絡架構，請針對現有技術的網絡架構圖描述本發明的網絡架構（請配合附圖說明），說明網絡架構模塊之間的連通關系；若網絡架構沒有變化，僅涉及數據處理流程變化，則以本發明的數據處理流程對比現有技術來進行描述實現過程；所有附圖都應該配合有詳細的文字描述；方法類型專利請提供流程圖、原理框圖、電路圖或系統結構圖等附圖進行說明，并提供相關的系統裝置；發明必須為一個完整的技術方案，不能僅僅描述一部分或僅描述原理；必須從多方面詮釋本發明的全部內容。

（完整的技術方案并非整個軟件，整個系統；為實現某一特定創新點而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白話文或口語表述，內容一定要齊全、完整。

【電腦無法畫圖表述清楚的，可以手工描繪，并拍照附到表格空白處】針對遙感影像數據量日益龐大，有限的信道容量與傳輸大量遙感數據的需求之間的矛盾日益突出，給數據的傳輸和存儲帶來了極大困難的特點，提出了如圖1 所示的一種遙感影像壓縮系統的實現方法，包括如下步驟：

步驟101，采集遙感影像數據；步驟102，通過映射變換器，采用可逆的小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換，形成映射變換數據，來減少影像數據的相關性；采用小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換的具體方法為，通過小波變換的方法減少了遙感影像數據中圖像中的冗余信息，小波變換具體采用的方法為：

設Ψa，b(x) 為分析小波，a 為伸縮因子，b 為平移因子，函數Ψ(x) 為基本小波，f(x) 為任意函數，L2(R) 為平方可積空間，C_Ψ 為傅里葉變換的可容性范圍，|ω| 為信號的基頻；小波變換的實質在于將L2(R) 平方可積空間中的f(x) 表示成為Ψ(a，b)(x) 的不同伸縮和平移因子上投影的疊加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是滿足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的條件下，函數Ψ(x) 通過伸縮和平移產生的；分析小波Ψa，b(x) 的計算方法為：

基本小波函數Ψ(x) 的傅里葉變換為Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范圍為：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里葉變換Ψ(ω) 經過原點，函數f(x) 在L2(R) 平方可積空間上連續小波變換為(Tf(x))，(Tf(x)) 的計算方法為：

所述遙感影像數據根據所述分析小波實現映射變換；步驟103，通過熵編碼器將映射變換數據進行編碼處理，輸出編碼流數據；熵編碼器進一步無損的壓縮了經過變換后的數據以提高總體的壓縮效果，它利用一個模型來準確確定各個量化值的概率然后產生基于這些概率的合適的編碼，從而讓輸出的編碼流小于輸入流。

編碼處理是采用EBCOT 方式進行處理；EBCOT 主要用于對小波變換產生的子帶系數進行量化和采用二進制MQ 算法對子帶系數進行熵編碼；對子帶系數進行量化的具體方式為將子帶系數等分成獨立編碼的碼塊；步驟104，將編碼流數據進行壓縮處理，完成遙感影像數據的壓縮。

本發明中所采用的映射變換，它體現了輸入原始圖像和經過變換的圖像之間的一一對應關系。

變換也稱為去除相關，它減少了圖像中的冗余信息，與輸入原始圖像數據相比，變換后的圖像數據提供了一種更易于壓縮的圖像數據表示形式。

本發明中所采用的熵編碼，采用嵌入式分塊優化截斷編碼算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一種對小波變換產生的子帶系數進行量化和編碼的方法，它的基本思想是把每一個子帶的小波變換系數分成獨立編碼的碼塊，并且對所有的碼塊使用完全相同的編碼算法。

EBCOT 算法不利用不同分解級或者是不同頻帶上小波系數的相似性，而是簡單的將所有小波系數分成規則的小方塊進行處理，這樣小波系數的管理不再涉及復雜的四叉樹結構，簡化了編碼算法。

作為補償，該算法采用二進制MQ 算數編碼器對小波系數做熵編碼，其總體壓縮性能高，同時，系數分塊使得EBCOT 算法可以滿足感興趣區編碼，容錯編碼等特殊應用要求。

參考提示：

本部分為專利申請最重要的部分，需要詳細提供發明（實用新型）中每一功能的實現都要有相應的技術實現方案；應該結合流程圖、架構圖、原理框圖、電路圖、系統結構圖等進行說明。

（請提供一個具體的實施例！請不要提供軟件產品的使用說明書及宣傳手冊！）專利所保護的是技術方案不是功能，因此需要給出實現某種功能的具體技術方案，即實現的方法過程及其連接關系，不能僅僅闡述功能（闡述時，每一功能的實現都要有相應的實現方法和技術方案，不可籠統概述）。

若涉及網絡架構，請針對現有技術的網絡架構圖描述本發明的網絡架構（請配合附圖說明），說明網絡架構模塊之間的連通關系；若網絡架構沒有變化，僅涉及數據處理流程變化，則以本發明的數據處理流程對比現有技術來進行描述實現過程；所有附圖都應該配合有詳細的文字描述；方法類型專利請提供流程圖、原理框圖、電路圖或系統結構圖等附圖進行說明，并提供相關的系統裝置；發明必須為一個完整的技術方案，不能僅僅描述一部分或僅描述原理；必須從多方面詮釋本發明的全部內容。

（完整的技術方案并非整個軟件，整個系統；為實現某一特定創新點而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白話文或口語表述，內容一定要齊全、完整。

【電腦無法畫圖表述清楚的，可以手工描繪，并拍照附到表格空白處】針對遙感影像數據量日益龐大，有限的信道容量與傳輸大量遙感數據的需求之間的矛盾日益突出，給數據的傳輸和存儲帶來了極大困難的特點，提出了如圖1 所示的一種遙感影像壓縮系統的實現方法，包括如下步驟：

步驟101，采集遙感影像數據；步驟102，通過映射變換器，采用可逆的小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換，形成映射變換數據，來減少影像數據的相關性；采用小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換的具體方法為，通過小波變換的方法減少了遙感影像數據中圖像中的冗余信息，小波變換具體采用的方法為：

設Ψa，b(x) 為分析小波，a 為伸縮因子，b 為平移因子，函數Ψ(x) 為基本小波，f(x) 為任意函數，L2(R) 為平方可積空間，C_Ψ 為傅里葉變換的可容性范圍，|ω| 為信號的基頻；小波變換的實質在于將L2(R) 平方可積空間中的f(x) 表示成為Ψ(a，b)(x) 的不同伸縮和平移因子上投影的疊加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是滿足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的條件下，函數Ψ(x) 通過伸縮和平移產生的；分析小波Ψa，b(x) 的計算方法為：

基本小波函數Ψ(x) 的傅里葉變換為Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范圍為：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里葉變換Ψ(ω) 經過原點，函數f(x) 在L2(R) 平方可積空間上連續小波變換為(Tf(x))，(Tf(x)) 的計算方法為：

所述遙感影像數據根據所述分析小波實現映射變換；步驟103，通過熵編碼器將映射變換數據進行編碼處理，輸出編碼流數據；熵編碼器進一步無損的壓縮了經過變換后的數據以提高總體的壓縮效果，它利用一個模型來準確確定各個量化值的概率然后產生基于這些概率的合適的編碼，從而讓輸出的編碼流小于輸入流。

編碼處理是采用EBCOT 方式進行處理；EBCOT 主要用于對小波變換產生的子帶系數進行量化和采用二進制MQ 算法對子帶系數進行熵編碼；對子帶系數進行量化的具體方式為將子帶系數等分成獨立編碼的碼塊；步驟104，將編碼流數據進行壓縮處理，完成遙感影像數據的壓縮。

本發明中所采用的映射變換，它體現了輸入原始圖像和經過變換的圖像之間的一一對應關系。

變換也稱為去除相關，它減少了圖像中的冗余信息，與輸入原始圖像數據相比，變換后的圖像數據提供了一種更易于壓縮的圖像數據表示形式。

本發明中所采用的熵編碼，采用嵌入式分塊優化截斷編碼算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一種對小波變換產生的子帶系數進行量化和編碼的方法，它的基本思想是把每一個子帶的小波變換系數分成獨立編碼的碼塊，并且對所有的碼塊使用完全相同的編碼算法。

EBCOT 算法不利用不同分解級或者是不同頻帶上小波系數的相似性，而是簡單的將所有小波系數分成規則的小方塊進行處理，這樣小波系數的管理不再涉及復雜的四叉樹結構，簡化了編碼算法。

作為補償，該算法采用二進制MQ 算數編碼器對小波系數做熵編碼，其總體壓縮性能高，同時，系數分塊使得EBCOT 算法可以滿足感興趣區編碼，容錯編碼等特殊應用要求。

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

本部分為專利申請最重要的部分，需要詳細提供發明（實用新型）中每一功能的實現都要有相應的技術實現方案；應該結合流程圖、架構圖、原理框圖、電路圖、系統結構圖等進行說明。

（請提供一個具體的實施例！請不要提供軟件產品的使用說明書及宣傳手冊！）專利所保護的是技術方案不是功能，因此需要給出實現某種功能的具體技術方案，即實現的方法過程及其連接關系，不能僅僅闡述功能（闡述時，每一功能的實現都要有相應的實現方法和技術方案，不可籠統概述）。

若涉及網絡架構，請針對現有技術的網絡架構圖描述本發明的網絡架構（請配合附圖說明），說明網絡架構模塊之間的連通關系；若網絡架構沒有變化，僅涉及數據處理流程變化，則以本發明的數據處理流程對比現有技術來進行描述實現過程；所有附圖都應該配合有詳細的文字描述；方法類型專利請提供流程圖、原理框圖、電路圖或系統結構圖等附圖進行說明，并提供相關的系統裝置；發明必須為一個完整的技術方案，不能僅僅描述一部分或僅描述原理；必須從多方面詮釋本發明的全部內容。

（完整的技術方案并非整個軟件，整個系統；為實現某一特定創新點而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白話文或口語表述，內容一定要齊全、完整。

【電腦無法畫圖表述清楚的，可以手工描繪，并拍照附到表格空白處】針對遙感影像數據量日益龐大，有限的信道容量與傳輸大量遙感數據的需求之間的矛盾日益突出，給數據的傳輸和存儲帶來了極大困難的特點，提出了如圖1 所示的一種遙感影像壓縮系統的實現方法，包括如下步驟：

步驟101，采集遙感影像數據；步驟102，通過映射變換器，采用可逆的小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換，形成映射變換數據，來減少影像數據的相關性；采用小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換的具體方法為，通過小波變換的方法減少了遙感影像數據中圖像中的冗余信息，小波變換具體采用的方法為：

設Ψa，b(x) 為分析小波，a 為伸縮因子，b 為平移因子，函數Ψ(x) 為基本小波，f(x) 為任意函數，L2(R) 為平方可積空間，C_Ψ 為傅里葉變換的可容性范圍，|ω| 為信號的基頻；小波變換的實質在于將L2(R) 平方可積空間中的f(x) 表示成為Ψ(a，b)(x) 的不同伸縮和平移因子上投影的疊加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是滿足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的條件下，函數Ψ(x) 通過伸縮和平移產生的；分析小波Ψa，b(x) 的計算方法為：

基本小波函數Ψ(x) 的傅里葉變換為Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范圍為：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里葉變換Ψ(ω) 經過原點，函數f(x) 在L2(R) 平方可積空間上連續小波變換為(Tf(x))，(Tf(x)) 的計算方法為：

所述遙感影像數據根據所述分析小波實現映射變換；步驟103，通過熵編碼器將映射變換數據進行編碼處理，輸出編碼流數據；熵編碼器進一步無損的壓縮了經過變換后的數據以提高總體的壓縮效果，它利用一個模型來準確確定各個量化值的概率然后產生基于這些概率的合適的編碼，從而讓輸出的編碼流小于輸入流。

編碼處理是采用EBCOT 方式進行處理；EBCOT 主要用于對小波變換產生的子帶系數進行量化和采用二進制MQ 算法對子帶系數進行熵編碼；對子帶系數進行量化的具體方式為將子帶系數等分成獨立編碼的碼塊；步驟104，將編碼流數據進行壓縮處理，完成遙感影像數據的壓縮。

本發明中所采用的映射變換，它體現了輸入原始圖像和經過變換的圖像之間的一一對應關系。

變換也稱為去除相關，它減少了圖像中的冗余信息，與輸入原始圖像數據相比，變換后的圖像數據提供了一種更易于壓縮的圖像數據表示形式。

本發明中所采用的熵編碼，采用嵌入式分塊優化截斷編碼算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一種對小波變換產生的子帶系數進行量化和編碼的方法，它的基本思想是把每一個子帶的小波變換系數分成獨立編碼的碼塊，并且對所有的碼塊使用完全相同的編碼算法。

EBCOT 算法不利用不同分解級或者是不同頻帶上小波系數的相似性，而是簡單的將所有小波系數分成規則的小方塊進行處理，這樣小波系數的管理不再涉及復雜的四叉樹結構，簡化了編碼算法。

作為補償，該算法采用二進制MQ 算數編碼器對小波系數做熵編碼，其總體壓縮性能高，同時，系數分塊使得EBCOT 算法可以滿足感興趣區編碼，容錯編碼等特殊應用要求。

參考提示：

本部分為專利申請最重要的部分，需要詳細提供發明（實用新型）中每一功能的實現都要有相應的技術實現方案；應該結合流程圖、架構圖、原理框圖、電路圖、系統結構圖等進行說明。

（請提供一個具體的實施例！請不要提供軟件產品的使用說明書及宣傳手冊！）專利所保護的是技術方案不是功能，因此需要給出實現某種功能的具體技術方案，即實現的方法過程及其連接關系，不能僅僅闡述功能（闡述時，每一功能的實現都要有相應的實現方法和技術方案，不可籠統概述）。

若涉及網絡架構，請針對現有技術的網絡架構圖描述本發明的網絡架構（請配合附圖說明），說明網絡架構模塊之間的連通關系；若網絡架構沒有變化，僅涉及數據處理流程變化，則以本發明的數據處理流程對比現有技術來進行描述實現過程；所有附圖都應該配合有詳細的文字描述；方法類型專利請提供流程圖、原理框圖、電路圖或系統結構圖等附圖進行說明，并提供相關的系統裝置；發明必須為一個完整的技術方案，不能僅僅描述一部分或僅描述原理；必須從多方面詮釋本發明的全部內容。

（完整的技術方案并非整個軟件，整個系統；為實現某一特定創新點而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白話文或口語表述，內容一定要齊全、完整。

【電腦無法畫圖表述清楚的，可以手工描繪，并拍照附到表格空白處】針對遙感影像數據量日益龐大，有限的信道容量與傳輸大量遙感數據的需求之間的矛盾日益突出，給數據的傳輸和存儲帶來了極大困難的特點，提出了如圖1 所示的一種遙感影像壓縮系統的實現方法，包括如下步驟：

步驟101，采集遙感影像數據；步驟102，通過映射變換器，采用可逆的小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換，形成映射變換數據，來減少影像數據的相關性；采用小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換的具體方法為，通過小波變換的方法減少了遙感影像數據中圖像中的冗余信息，小波變換具體采用的方法為：

設Ψa，b(x) 為分析小波，a 為伸縮因子，b 為平移因子，函數Ψ(x) 為基本小波，f(x) 為任意函數，L2(R) 為平方可積空間，C_Ψ 為傅里葉變換的可容性范圍，|ω| 為信號的基頻；小波變換的實質在于將L2(R) 平方可積空間中的f(x) 表示成為Ψ(a，b)(x) 的不同伸縮和平移因子上投影的疊加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是滿足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的條件下，函數Ψ(x) 通過伸縮和平移產生的；分析小波Ψa，b(x) 的計算方法為：

基本小波函數Ψ(x) 的傅里葉變換為Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范圍為：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里葉變換Ψ(ω) 經過原點，函數f(x) 在L2(R) 平方可積空間上連續小波變換為(Tf(x))，(Tf(x)) 的計算方法為：

所述遙感影像數據根據所述分析小波實現映射變換；步驟103，通過熵編碼器將映射變換數據進行編碼處理，輸出編碼流數據；熵編碼器進一步無損的壓縮了經過變換后的數據以提高總體的壓縮效果，它利用一個模型來準確確定各個量化值的概率然后產生基于這些概率的合適的編碼，從而讓輸出的編碼流小于輸入流。

編碼處理是采用EBCOT 方式進行處理；EBCOT 主要用于對小波變換產生的子帶系數進行量化和采用二進制MQ 算法對子帶系數進行熵編碼；對子帶系數進行量化的具體方式為將子帶系數等分成獨立編碼的碼塊；步驟104，將編碼流數據進行壓縮處理，完成遙感影像數據的壓縮。

本發明中所采用的映射變換，它體現了輸入原始圖像和經過變換的圖像之間的一一對應關系。

變換也稱為去除相關，它減少了圖像中的冗余信息，與輸入原始圖像數據相比，變換后的圖像數據提供了一種更易于壓縮的圖像數據表示形式。

本發明中所采用的熵編碼，采用嵌入式分塊優化截斷編碼算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一種對小波變換產生的子帶系數進行量化和編碼的方法，它的基本思想是把每一個子帶的小波變換系數分成獨立編碼的碼塊，并且對所有的碼塊使用完全相同的編碼算法。

EBCOT 算法不利用不同分解級或者是不同頻帶上小波系數的相似性，而是簡單的將所有小波系數分成規則的小方塊進行處理，這樣小波系數的管理不再涉及復雜的四叉樹結構，簡化了編碼算法。

作為補償，該算法采用二進制MQ 算數編碼器對小波系數做熵編碼，其總體壓縮性能高，同時，系數分塊使得EBCOT 算法可以滿足感興趣區編碼，容錯編碼等特殊應用要求。

參考提示：

本部分為專利申請最重要的部分，需要詳細提供發明（實用新型）中每一功能的實現都要有相應的技術實現方案；應該結合流程圖、架構圖、原理框圖、電路圖、系統結構圖等進行說明。

（請提供一個具體的實施例！請不要提供軟件產品的使用說明書及宣傳手冊！）專利所保護的是技術方案不是功能，因此需要給出實現某種功能的具體技術方案，即實現的方法過程及其連接關系，不能僅僅闡述功能（闡述時，每一功能的實現都要有相應的實現方法和技術方案，不可籠統概述）。

若涉及網絡架構，請針對現有技術的網絡架構圖描述本發明的網絡架構（請配合附圖說明），說明網絡架構模塊之間的連通關系；若網絡架構沒有變化，僅涉及數據處理流程變化，則以本發明的數據處理流程對比現有技術來進行描述實現過程；所有附圖都應該配合有詳細的文字描述；方法類型專利請提供流程圖、原理框圖、電路圖或系統結構圖等附圖進行說明，并提供相關的系統裝置；發明必須為一個完整的技術方案，不能僅僅描述一部分或僅描述原理；必須從多方面詮釋本發明的全部內容。

（完整的技術方案并非整個軟件，整個系統；為實現某一特定創新點而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白話文或口語表述，內容一定要齊全、完整。

【電腦無法畫圖表述清楚的，可以手工描繪，并拍照附到表格空白處】針對遙感影像數據量日益龐大，有限的信道容量與傳輸大量遙感數據的需求之間的矛盾日益突出，給數據的傳輸和存儲帶來了極大困難的特點，提出了如圖1 所示的一種遙感影像壓縮系統的實現方法，包括如下步驟：

步驟101，采集遙感影像數據；步驟102，通過映射變換器，采用可逆的小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換，形成映射變換數據，來減少影像數據的相關性；采用小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換的具體方法為，通過小波變換的方法減少了遙感影像數據中圖像中的冗余信息，小波變換具體采用的方法為：

設Ψa，b(x) 為分析小波，a 為伸縮因子，b 為平移因子，函數Ψ(x) 為基本小波，f(x) 為任意函數，L2(R) 為平方可積空間，C_Ψ 為傅里葉變換的可容性范圍，|ω| 為信號的基頻；小波變換的實質在于將L2(R) 平方可積空間中的f(x) 表示成為Ψ(a，b)(x) 的不同伸縮和平移因子上投影的疊加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是滿足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的條件下，函數Ψ(x) 通過伸縮和平移產生的；分析小波Ψa，b(x) 的計算方法為：

基本小波函數Ψ(x) 的傅里葉變換為Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范圍為：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里葉變換Ψ(ω) 經過原點，函數f(x) 在L2(R) 平方可積空間上連續小波變換為(Tf(x))，(Tf(x)) 的計算方法為：

所述遙感影像數據根據所述分析小波實現映射變換；步驟103，通過熵編碼器將映射變換數據進行編碼處理，輸出編碼流數據；熵編碼器進一步無損的壓縮了經過變換后的數據以提高總體的壓縮效果，它利用一個模型來準確確定各個量化值的概率然后產生基于這些概率的合適的編碼，從而讓輸出的編碼流小于輸入流。

編碼處理是采用EBCOT 方式進行處理；EBCOT 主要用于對小波變換產生的子帶系數進行量化和采用二進制MQ 算法對子帶系數進行熵編碼；對子帶系數進行量化的具體方式為將子帶系數等分成獨立編碼的碼塊；步驟104，將編碼流數據進行壓縮處理，完成遙感影像數據的壓縮。

本發明中所采用的映射變換，它體現了輸入原始圖像和經過變換的圖像之間的一一對應關系。

變換也稱為去除相關，它減少了圖像中的冗余信息，與輸入原始圖像數據相比，變換后的圖像數據提供了一種更易于壓縮的圖像數據表示形式。

本發明中所采用的熵編碼，采用嵌入式分塊優化截斷編碼算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一種對小波變換產生的子帶系數進行量化和編碼的方法，它的基本思想是把每一個子帶的小波變換系數分成獨立編碼的碼塊，并且對所有的碼塊使用完全相同的編碼算法。

EBCOT 算法不利用不同分解級或者是不同頻帶上小波系數的相似性，而是簡單的將所有小波系數分成規則的小方塊進行處理，這樣小波系數的管理不再涉及復雜的四叉樹結構，簡化了編碼算法。

作為補償，該算法采用二進制MQ 算數編碼器對小波系數做熵編碼，其總體壓縮性能高，同時，系數分塊使得EBCOT 算法可以滿足感興趣區編碼，容錯編碼等特殊應用要求。

參考提示：

本部分為專利申請最重要的部分，需要詳細提供發明（實用新型）中每一功能的實現都要有相應的技術實現方案；應該結合流程圖、架構圖、原理框圖、電路圖、系統結構圖等進行說明。

（請提供一個具體的實施例！請不要提供軟件產品的使用說明書及宣傳手冊！）專利所保護的是技術方案不是功能，因此需要給出實現某種功能的具體技術方案，即實現的方法過程及其連接關系，不能僅僅闡述功能（闡述時，每一功能的實現都要有相應的實現方法和技術方案，不可籠統概述）。

若涉及網絡架構，請針對現有技術的網絡架構圖描述本發明的網絡架構（請配合附圖說明），說明網絡架構模塊之間的連通關系；若網絡架構沒有變化，僅涉及數據處理流程變化，則以本發明的數據處理流程對比現有技術來進行描述實現過程；所有附圖都應該配合有詳細的文字描述；方法類型專利請提供流程圖、原理框圖、電路圖或系統結構圖等附圖進行說明，并提供相關的系統裝置；發明必須為一個完整的技術方案，不能僅僅描述一部分或僅描述原理；必須從多方面詮釋本發明的全部內容。

（完整的技術方案并非整個軟件，整個系統；為實現某一特定創新點而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白話文或口語表述，內容一定要齊全、完整。

【電腦無法畫圖表述清楚的，可以手工描繪，并拍照附到表格空白處】針對遙感影像數據量日益龐大，有限的信道容量與傳輸大量遙感數據的需求之間的矛盾日益突出，給數據的傳輸和存儲帶來了極大困難的特點，提出了如圖1 所示的一種遙感影像壓縮系統的實現方法，包括如下步驟：

步驟101，采集遙感影像數據；步驟102，通過映射變換器，采用可逆的小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換，形成映射變換數據，來減少影像數據的相關性；采用小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換的具體方法為，通過小波變換的方法減少了遙感影像數據中圖像中的冗余信息，小波變換具體采用的方法為：

設Ψa，b(x) 為分析小波，a 為伸縮因子，b 為平移因子，函數Ψ(x) 為基本小波，f(x) 為任意函數，L2(R) 為平方可積空間，C_Ψ 為傅里葉變換的可容性范圍，|ω| 為信號的基頻；小波變換的實質在于將L2(R) 平方可積空間中的f(x) 表示成為Ψ(a，b)(x) 的不同伸縮和平移因子上投影的疊加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是滿足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的條件下，函數Ψ(x) 通過伸縮和平移產生的；分析小波Ψa，b(x) 的計算方法為：

基本小波函數Ψ(x) 的傅里葉變換為Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范圍為：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里葉變換Ψ(ω) 經過原點，函數f(x) 在L2(R) 平方可積空間上連續小波變換為(Tf(x))，(Tf(x)) 的計算方法為：

所述遙感影像數據根據所述分析小波實現映射變換；步驟103，通過熵編碼器將映射變換數據進行編碼處理，輸出編碼流數據；熵編碼器進一步無損的壓縮了經過變換后的數據以提高總體的壓縮效果，它利用一個模型來準確確定各個量化值的概率然后產生基于這些概率的合適的編碼，從而讓輸出的編碼流小于輸入流。

編碼處理是采用EBCOT 方式進行處理；EBCOT 主要用于對小波變換產生的子帶系數進行量化和采用二進制MQ 算法對子帶系數進行熵編碼；對子帶系數進行量化的具體方式為將子帶系數等分成獨立編碼的碼塊；步驟104，將編碼流數據進行壓縮處理，完成遙感影像數據的壓縮。

本發明中所采用的映射變換，它體現了輸入原始圖像和經過變換的圖像之間的一一對應關系。

變換也稱為去除相關，它減少了圖像中的冗余信息，與輸入原始圖像數據相比，變換后的圖像數據提供了一種更易于壓縮的圖像數據表示形式。

本發明中所采用的熵編碼，采用嵌入式分塊優化截斷編碼算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一種對小波變換產生的子帶系數進行量化和編碼的方法，它的基本思想是把每一個子帶的小波變換系數分成獨立編碼的碼塊，并且對所有的碼塊使用完全相同的編碼算法。

EBCOT 算法不利用不同分解級或者是不同頻帶上小波系數的相似性，而是簡單的將所有小波系數分成規則的小方塊進行處理，這樣小波系數的管理不再涉及復雜的四叉樹結構，簡化了編碼算法。

作為補償，該算法采用二進制MQ 算數編碼器對小波系數做熵編碼，其總體壓縮性能高，同時，系數分塊使得EBCOT 算法可以滿足感興趣區編碼，容錯編碼等特殊應用要求。

參考提示：

本部分為專利申請最重要的部分，需要詳細提供發明（實用新型）中每一功能的實現都要有相應的技術實現方案；應該結合流程圖、架構圖、原理框圖、電路圖、系統結構圖等進行說明。

（請提供一個具體的實施例！請不要提供軟件產品的使用說明書及宣傳手冊！）專利所保護的是技術方案不是功能，因此需要給出實現某種功能的具體技術方案，即實現的方法過程及其連接關系，不能僅僅闡述功能（闡述時，每一功能的實現都要有相應的實現方法和技術方案，不可籠統概述）。

若涉及網絡架構，請針對現有技術的網絡架構圖描述本發明的網絡架構（請配合附圖說明），說明網絡架構模塊之間的連通關系；若網絡架構沒有變化，僅涉及數據處理流程變化，則以本發明的數據處理流程對比現有技術來進行描述實現過程；所有附圖都應該配合有詳細的文字描述；方法類型專利請提供流程圖、原理框圖、電路圖或系統結構圖等附圖進行說明，并提供相關的系統裝置；發明必須為一個完整的技術方案，不能僅僅描述一部分或僅描述原理；必須從多方面詮釋本發明的全部內容。

（完整的技術方案并非整個軟件，整個系統；為實現某一特定創新點而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白話文或口語表述，內容一定要齊全、完整。

【電腦無法畫圖表述清楚的，可以手工描繪，并拍照附到表格空白處】針對遙感影像數據量日益龐大，有限的信道容量與傳輸大量遙感數據的需求之間的矛盾日益突出，給數據的傳輸和存儲帶來了極大困難的特點，提出了如圖1 所示的一種遙感影像壓縮系統的實現方法，包括如下步驟：

步驟101，采集遙感影像數據；步驟102，通過映射變換器，采用可逆的小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換，形成映射變換數據，來減少影像數據的相關性；采用小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換的具體方法為，通過小波變換的方法減少了遙感影像數據中圖像中的冗余信息，小波變換具體采用的方法為：

設Ψa，b(x) 為分析小波，a 為伸縮因子，b 為平移因子，函數Ψ(x) 為基本小波，f(x) 為任意函數，L2(R) 為平方可積空間，C_Ψ 為傅里葉變換的可容性范圍，|ω| 為信號的基頻；小波變換的實質在于將L2(R) 平方可積空間中的f(x) 表示成為Ψ(a，b)(x) 的不同伸縮和平移因子上投影的疊加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是滿足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的條件下，函數Ψ(x) 通過伸縮和平移產生的；分析小波Ψa，b(x) 的計算方法為：

基本小波函數Ψ(x) 的傅里葉變換為Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范圍為：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里葉變換Ψ(ω) 經過原點，函數f(x) 在L2(R) 平方可積空間上連續小波變換為(Tf(x))，(Tf(x)) 的計算方法為：

所述遙感影像數據根據所述分析小波實現映射變換；步驟103，通過熵編碼器將映射變換數據進行編碼處理，輸出編碼流數據；熵編碼器進一步無損的壓縮了經過變換后的數據以提高總體的壓縮效果，它利用一個模型來準確確定各個量化值的概率然后產生基于這些概率的合適的編碼，從而讓輸出的編碼流小于輸入流。

編碼處理是采用EBCOT 方式進行處理；EBCOT 主要用于對小波變換產生的子帶系數進行量化和采用二進制MQ 算法對子帶系數進行熵編碼；對子帶系數進行量化的具體方式為將子帶系數等分成獨立編碼的碼塊；步驟104，將編碼流數據進行壓縮處理，完成遙感影像數據的壓縮。

本發明中所采用的映射變換，它體現了輸入原始圖像和經過變換的圖像之間的一一對應關系。

變換也稱為去除相關，它減少了圖像中的冗余信息，與輸入原始圖像數據相比，變換后的圖像數據提供了一種更易于壓縮的圖像數據表示形式。

本發明中所采用的熵編碼，采用嵌入式分塊優化截斷編碼算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一種對小波變換產生的子帶系數進行量化和編碼的方法，它的基本思想是把每一個子帶的小波變換系數分成獨立編碼的碼塊，并且對所有的碼塊使用完全相同的編碼算法。

EBCOT 算法不利用不同分解級或者是不同頻帶上小波系數的相似性，而是簡單的將所有小波系數分成規則的小方塊進行處理，這樣小波系數的管理不再涉及復雜的四叉樹結構，簡化了編碼算法。

作為補償，該算法采用二進制MQ 算數編碼器對小波系數做熵編碼，其總體壓縮性能高，同時，系數分塊使得EBCOT 算法可以滿足感興趣區編碼，容錯編碼等特殊應用要求。

參考提示：

本部分為專利申請最重要的部分，需要詳細提供發明（實用新型）中每一功能的實現都要有相應的技術實現方案；應該結合流程圖、架構圖、原理框圖、電路圖、系統結構圖等進行說明。

（請提供一個具體的實施例！請不要提供軟件產品的使用說明書及宣傳手冊！）專利所保護的是技術方案不是功能，因此需要給出實現某種功能的具體技術方案，即實現的方法過程及其連接關系，不能僅僅闡述功能（闡述時，每一功能的實現都要有相應的實現方法和技術方案，不可籠統概述）。

若涉及網絡架構，請針對現有技術的網絡架構圖描述本發明的網絡架構（請配合附圖說明），說明網絡架構模塊之間的連通關系；若網絡架構沒有變化，僅涉及數據處理流程變化，則以本發明的數據處理流程對比現有技術來進行描述實現過程；所有附圖都應該配合有詳細的文字描述；方法類型專利請提供流程圖、原理框圖、電路圖或系統結構圖等附圖進行說明，并提供相關的系統裝置；發明必須為一個完整的技術方案，不能僅僅描述一部分或僅描述原理；必須從多方面詮釋本發明的全部內容。

（完整的技術方案并非整個軟件，整個系統；為實現某一特定創新點而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白話文或口語表述，內容一定要齊全、完整。

【電腦無法畫圖表述清楚的，可以手工描繪，并拍照附到表格空白處】針對遙感影像數據量日益龐大，有限的信道容量與傳輸大量遙感數據的需求之間的矛盾日益突出，給數據的傳輸和存儲帶來了極大困難的特點，提出了如圖1 所示的一種遙感影像壓縮系統的實現方法，包括如下步驟：

步驟101，采集遙感影像數據；步驟102，通過映射變換器，采用可逆的小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換，形成映射變換數據，來減少影像數據的相關性；采用小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換的具體方法為，通過小波變換的方法減少了遙感影像數據中圖像中的冗余信息，小波變換具體采用的方法為：

設Ψa，b(x) 為分析小波，a 為伸縮因子，b 為平移因子，函數Ψ(x) 為基本小波，f(x) 為任意函數，L2(R) 為平方可積空間，C_Ψ 為傅里葉變換的可容性范圍，|ω| 為信號的基頻；小波變換的實質在于將L2(R) 平方可積空間中的f(x) 表示成為Ψ(a，b)(x) 的不同伸縮和平移因子上投影的疊加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是滿足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的條件下，函數Ψ(x) 通過伸縮和平移產生的；分析小波Ψa，b(x) 的計算方法為：

基本小波函數Ψ(x) 的傅里葉變換為Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范圍為：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里葉變換Ψ(ω) 經過原點，函數f(x) 在L2(R) 平方可積空間上連續小波變換為(Tf(x))，(Tf(x)) 的計算方法為：

所述遙感影像數據根據所述分析小波實現映射變換；步驟103，通過熵編碼器將映射變換數據進行編碼處理，輸出編碼流數據；熵編碼器進一步無損的壓縮了經過變換后的數據以提高總體的壓縮效果，它利用一個模型來準確確定各個量化值的概率然后產生基于這些概率的合適的編碼，從而讓輸出的編碼流小于輸入流。

編碼處理是采用EBCOT 方式進行處理；EBCOT 主要用于對小波變換產生的子帶系數進行量化和采用二進制MQ 算法對子帶系數進行熵編碼；對子帶系數進行量化的具體方式為將子帶系數等分成獨立編碼的碼塊；步驟104，將編碼流數據進行壓縮處理，完成遙感影像數據的壓縮。

本發明中所采用的映射變換，它體現了輸入原始圖像和經過變換的圖像之間的一一對應關系。

變換也稱為去除相關，它減少了圖像中的冗余信息，與輸入原始圖像數據相比，變換后的圖像數據提供了一種更易于壓縮的圖像數據表示形式。

本發明中所采用的熵編碼，采用嵌入式分塊優化截斷編碼算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一種對小波變換產生的子帶系數進行量化和編碼的方法，它的基本思想是把每一個子帶的小波變換系數分成獨立編碼的碼塊，并且對所有的碼塊使用完全相同的編碼算法。

EBCOT 算法不利用不同分解級或者是不同頻帶上小波系數的相似性，而是簡單的將所有小波系數分成規則的小方塊進行處理，這樣小波系數的管理不再涉及復雜的四叉樹結構，簡化了編碼算法。

作為補償，該算法采用二進制MQ 算數編碼器對小波系數做熵編碼，其總體壓縮性能高，同時，系數分塊使得EBCOT 算法可以滿足感興趣區編碼，容錯編碼等特殊應用要求。

參考提示：

本部分為專利申請最重要的部分，需要詳細提供發明（實用新型）中每一功能的實現都要有相應的技術實現方案；應該結合流程圖、架構圖、原理框圖、電路圖、系統結構圖等進行說明。

（請提供一個具體的實施例！請不要提供軟件產品的使用說明書及宣傳手冊！）專利所保護的是技術方案不是功能，因此需要給出實現某種功能的具體技術方案，即實現的方法過程及其連接關系，不能僅僅闡述功能（闡述時，每一功能的實現都要有相應的實現方法和技術方案，不可籠統概述）。

若涉及網絡架構，請針對現有技術的網絡架構圖描述本發明的網絡架構（請配合附圖說明），說明網絡架構模塊之間的連通關系；若網絡架構沒有變化，僅涉及數據處理流程變化，則以本發明的數據處理流程對比現有技術來進行描述實現過程；所有附圖都應該配合有詳細的文字描述；方法類型專利請提供流程圖、原理框圖、電路圖或系統結構圖等附圖進行說明，并提供相關的系統裝置；發明必須為一個完整的技術方案，不能僅僅描述一部分或僅描述原理；必須從多方面詮釋本發明的全部內容。

（完整的技術方案并非整個軟件，整個系統；為實現某一特定創新點而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白話文或口語表述，內容一定要齊全、完整。

【電腦無法畫圖表述清楚的，可以手工描繪，并拍照附到表格空白處】針對遙感影像數據量日益龐大，有限的信道容量與傳輸大量遙感數據的需求之間的矛盾日益突出，給數據的傳輸和存儲帶來了極大困難的特點，提出了如圖1 所示的一種遙感影像壓縮系統的實現方法，包括如下步驟：

步驟101，采集遙感影像數據；步驟102，通過映射變換器，采用可逆的小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換，形成映射變換數據，來減少影像數據的相關性；采用小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換的具體方法為，通過小波變換的方法減少了遙感影像數據中圖像中的冗余信息，小波變換具體采用的方法為：

設Ψa，b(x) 為分析小波，a 為伸縮因子，b 為平移因子，函數Ψ(x) 為基本小波，f(x) 為任意函數，L2(R) 為平方可積空間，C_Ψ 為傅里葉變換的可容性范圍，|ω| 為信號的基頻；小波變換的實質在于將L2(R) 平方可積空間中的f(x) 表示成為Ψ(a，b)(x) 的不同伸縮和平移因子上投影的疊加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是滿足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的條件下，函數Ψ(x) 通過伸縮和平移產生的；分析小波Ψa，b(x) 的計算方法為：

基本小波函數Ψ(x) 的傅里葉變換為Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范圍為：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里葉變換Ψ(ω) 經過原點，函數f(x) 在L2(R) 平方可積空間上連續小波變換為(Tf(x))，(Tf(x)) 的計算方法為：

所述遙感影像數據根據所述分析小波實現映射變換；步驟103，通過熵編碼器將映射變換數據進行編碼處理，輸出編碼流數據；熵編碼器進一步無損的壓縮了經過變換后的數據以提高總體的壓縮效果，它利用一個模型來準確確定各個量化值的概率然后產生基于這些概率的合適的編碼，從而讓輸出的編碼流小于輸入流。

編碼處理是采用EBCOT 方式進行處理；EBCOT 主要用于對小波變換產生的子帶系數進行量化和采用二進制MQ 算法對子帶系數進行熵編碼；對子帶系數進行量化的具體方式為將子帶系數等分成獨立編碼的碼塊；步驟104，將編碼流數據進行壓縮處理，完成遙感影像數據的壓縮。

本發明中所采用的映射變換，它體現了輸入原始圖像和經過變換的圖像之間的一一對應關系。

變換也稱為去除相關，它減少了圖像中的冗余信息，與輸入原始圖像數據相比，變換后的圖像數據提供了一種更易于壓縮的圖像數據表示形式。

本發明中所采用的熵編碼，采用嵌入式分塊優化截斷編碼算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一種對小波變換產生的子帶系數進行量化和編碼的方法，它的基本思想是把每一個子帶的小波變換系數分成獨立編碼的碼塊，并且對所有的碼塊使用完全相同的編碼算法。

EBCOT 算法不利用不同分解級或者是不同頻帶上小波系數的相似性，而是簡單的將所有小波系數分成規則的小方塊進行處理，這樣小波系數的管理不再涉及復雜的四叉樹結構，簡化了編碼算法。

作為補償，該算法采用二進制MQ 算數編碼器對小波系數做熵編碼，其總體壓縮性能高，同時，系數分塊使得EBCOT 算法可以滿足感興趣區編碼，容錯編碼等特殊應用要求。

參考提示：

本部分為專利申請最重要的部分，需要詳細提供發明（實用新型）中每一功能的實現都要有相應的技術實現方案；應該結合流程圖、架構圖、原理框圖、電路圖、系統結構圖等進行說明。

（請提供一個具體的實施例！請不要提供軟件產品的使用說明書及宣傳手冊！）專利所保護的是技術方案不是功能，因此需要給出實現某種功能的具體技術方案，即實現的方法過程及其連接關系，不能僅僅闡述功能（闡述時，每一功能的實現都要有相應的實現方法和技術方案，不可籠統概述）。

若涉及網絡架構，請針對現有技術的網絡架構圖描述本發明的網絡架構（請配合附圖說明），說明網絡架構模塊之間的連通關系；若網絡架構沒有變化，僅涉及數據處理流程變化，則以本發明的數據處理流程對比現有技術來進行描述實現過程；所有附圖都應該配合有詳細的文字描述；方法類型專利請提供流程圖、原理框圖、電路圖或系統結構圖等附圖進行說明，并提供相關的系統裝置；發明必須為一個完整的技術方案，不能僅僅描述一部分或僅描述原理；必須從多方面詮釋本發明的全部內容。

（完整的技術方案并非整個軟件，整個系統；為實現某一特定創新點而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白話文或口語表述，內容一定要齊全、完整。

【電腦無法畫圖表述清楚的，可以手工描繪，并拍照附到表格空白處】針對遙感影像數據量日益龐大，有限的信道容量與傳輸大量遙感數據的需求之間的矛盾日益突出，給數據的傳輸和存儲帶來了極大困難的特點，提出了如圖1 所示的一種遙感影像壓縮系統的實現方法，包括如下步驟：

步驟101，采集遙感影像數據；步驟102，通過映射變換器，采用可逆的小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換，形成映射變換數據，來減少影像數據的相關性；采用小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換的具體方法為，通過小波變換的方法減少了遙感影像數據中圖像中的冗余信息，小波變換具體采用的方法為：

設Ψa，b(x) 為分析小波，a 為伸縮因子，b 為平移因子，函數Ψ(x) 為基本小波，f(x) 為任意函數，L2(R) 為平方可積空間，C_Ψ 為傅里葉變換的可容性范圍，|ω| 為信號的基頻；小波變換的實質在于將L2(R) 平方可積空間中的f(x) 表示成為Ψ(a，b)(x) 的不同伸縮和平移因子上投影的疊加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是滿足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的條件下，函數Ψ(x) 通過伸縮和平移產生的；分析小波Ψa，b(x) 的計算方法為：

基本小波函數Ψ(x) 的傅里葉變換為Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范圍為：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里葉變換Ψ(ω) 經過原點，函數f(x) 在L2(R) 平方可積空間上連續小波變換為(Tf(x))，(Tf(x)) 的計算方法為：

所述遙感影像數據根據所述分析小波實現映射變換；步驟103，通過熵編碼器將映射變換數據進行編碼處理，輸出編碼流數據；熵編碼器進一步無損的壓縮了經過變換后的數據以提高總體的壓縮效果，它利用一個模型來準確確定各個量化值的概率然后產生基于這些概率的合適的編碼，從而讓輸出的編碼流小于輸入流。

編碼處理是采用EBCOT 方式進行處理；EBCOT 主要用于對小波變換產生的子帶系數進行量化和采用二進制MQ 算法對子帶系數進行熵編碼；對子帶系數進行量化的具體方式為將子帶系數等分成獨立編碼的碼塊；步驟104，將編碼流數據進行壓縮處理，完成遙感影像數據的壓縮。

本發明中所采用的映射變換，它體現了輸入原始圖像和經過變換的圖像之間的一一對應關系。

變換也稱為去除相關，它減少了圖像中的冗余信息，與輸入原始圖像數據相比，變換后的圖像數據提供了一種更易于壓縮的圖像數據表示形式。

本發明中所采用的熵編碼，采用嵌入式分塊優化截斷編碼算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一種對小波變換產生的子帶系數進行量化和編碼的方法，它的基本思想是把每一個子帶的小波變換系數分成獨立編碼的碼塊，并且對所有的碼塊使用完全相同的編碼算法。

EBCOT 算法不利用不同分解級或者是不同頻帶上小波系數的相似性，而是簡單的將所有小波系數分成規則的小方塊進行處理，這樣小波系數的管理不再涉及復雜的四叉樹結構，簡化了編碼算法。

作為補償，該算法采用二進制MQ 算數編碼器對小波系數做熵編碼，其總體壓縮性能高，同時，系數分塊使得EBCOT 算法可以滿足感興趣區編碼，容錯編碼等特殊應用要求。

參考提示：

本部分為專利申請最重要的部分，需要詳細提供發明（實用新型）中每一功能的實現都要有相應的技術實現方案；應該結合流程圖、架構圖、原理框圖、電路圖、系統結構圖等進行說明。

（請提供一個具體的實施例！請不要提供軟件產品的使用說明書及宣傳手冊！）專利所保護的是技術方案不是功能，因此需要給出實現某種功能的具體技術方案，即實現的方法過程及其連接關系，不能僅僅闡述功能（闡述時，每一功能的實現都要有相應的實現方法和技術方案，不可籠統概述）。

若涉及網絡架構，請針對現有技術的網絡架構圖描述本發明的網絡架構（請配合附圖說明），說明網絡架構模塊之間的連通關系；若網絡架構沒有變化，僅涉及數據處理流程變化，則以本發明的數據處理流程對比現有技術來進行描述實現過程；所有附圖都應該配合有詳細的文字描述；方法類型專利請提供流程圖、原理框圖、電路圖或系統結構圖等附圖進行說明，并提供相關的系統裝置；發明必須為一個完整的技術方案，不能僅僅描述一部分或僅描述原理；必須從多方面詮釋本發明的全部內容。

（完整的技術方案并非整個軟件，整個系統；為實現某一特定創新點而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白話文或口語表述，內容一定要齊全、完整。

【電腦無法畫圖表述清楚的，可以手工描繪，并拍照附到表格空白處】針對遙感影像數據量日益龐大，有限的信道容量與傳輸大量遙感數據的需求之間的矛盾日益突出，給數據的傳輸和存儲帶來了極大困難的特點，提出了如圖1 所示的一種遙感影像壓縮系統的實現方法，包括如下步驟：

步驟101，采集遙感影像數據；步驟102，通過映射變換器，采用可逆的小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換，形成映射變換數據，來減少影像數據的相關性；采用小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換的具體方法為，通過小波變換的方法減少了遙感影像數據中圖像中的冗余信息，小波變換具體采用的方法為：

設Ψa，b(x) 為分析小波，a 為伸縮因子，b 為平移因子，函數Ψ(x) 為基本小波，f(x) 為任意函數，L2(R) 為平方可積空間，C_Ψ 為傅里葉變換的可容性范圍，|ω| 為信號的基頻；小波變換的實質在于將L2(R) 平方可積空間中的f(x) 表示成為Ψ(a，b)(x) 的不同伸縮和平移因子上投影的疊加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是滿足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的條件下，函數Ψ(x) 通過伸縮和平移產生的；分析小波Ψa，b(x) 的計算方法為：

基本小波函數Ψ(x) 的傅里葉變換為Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范圍為：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里葉變換Ψ(ω) 經過原點，函數f(x) 在L2(R) 平方可積空間上連續小波變換為(Tf(x))，(Tf(x)) 的計算方法為：

所述遙感影像數據根據所述分析小波實現映射變換；步驟103，通過熵編碼器將映射變換數據進行編碼處理，輸出編碼流數據；熵編碼器進一步無損的壓縮了經過變換后的數據以提高總體的壓縮效果，它利用一個模型來準確確定各個量化值的概率然后產生基于這些概率的合適的編碼，從而讓輸出的編碼流小于輸入流。

編碼處理是采用EBCOT 方式進行處理；EBCOT 主要用于對小波變換產生的子帶系數進行量化和采用二進制MQ 算法對子帶系數進行熵編碼；對子帶系數進行量化的具體方式為將子帶系數等分成獨立編碼的碼塊；步驟104，將編碼流數據進行壓縮處理，完成遙感影像數據的壓縮。

本發明中所采用的映射變換，它體現了輸入原始圖像和經過變換的圖像之間的一一對應關系。

變換也稱為去除相關，它減少了圖像中的冗余信息，與輸入原始圖像數據相比，變換后的圖像數據提供了一種更易于壓縮的圖像數據表示形式。

本發明中所采用的熵編碼，采用嵌入式分塊優化截斷編碼算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一種對小波變換產生的子帶系數進行量化和編碼的方法，它的基本思想是把每一個子帶的小波變換系數分成獨立編碼的碼塊，并且對所有的碼塊使用完全相同的編碼算法。

EBCOT 算法不利用不同分解級或者是不同頻帶上小波系數的相似性，而是簡單的將所有小波系數分成規則的小方塊進行處理，這樣小波系數的管理不再涉及復雜的四叉樹結構，簡化了編碼算法。

作為補償，該算法采用二進制MQ 算數編碼器對小波系數做熵編碼，其總體壓縮性能高，同時，系數分塊使得EBCOT 算法可以滿足感興趣區編碼，容錯編碼等特殊應用要求。

參考提示：

本部分為專利申請最重要的部分，需要詳細提供發明（實用新型）中每一功能的實現都要有相應的技術實現方案；應該結合流程圖、架構圖、原理框圖、電路圖、系統結構圖等進行說明。

（請提供一個具體的實施例！請不要提供軟件產品的使用說明書及宣傳手冊！）專利所保護的是技術方案不是功能，因此需要給出實現某種功能的具體技術方案，即實現的方法過程及其連接關系，不能僅僅闡述功能（闡述時，每一功能的實現都要有相應的實現方法和技術方案，不可籠統概述）。

若涉及網絡架構，請針對現有技術的網絡架構圖描述本發明的網絡架構（請配合附圖說明），說明網絡架構模塊之間的連通關系；若網絡架構沒有變化，僅涉及數據處理流程變化，則以本發明的數據處理流程對比現有技術來進行描述實現過程；所有附圖都應該配合有詳細的文字描述；方法類型專利請提供流程圖、原理框圖、電路圖或系統結構圖等附圖進行說明，并提供相關的系統裝置；發明必須為一個完整的技術方案，不能僅僅描述一部分或僅描述原理；必須從多方面詮釋本發明的全部內容。

（完整的技術方案并非整個軟件，整個系統；為實現某一特定創新點而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白話文或口語表述，內容一定要齊全、完整。

【電腦無法畫圖表述清楚的，可以手工描繪，并拍照附到表格空白處】針對遙感影像數據量日益龐大，有限的信道容量與傳輸大量遙感數據的需求之間的矛盾日益突出，給數據的傳輸和存儲帶來了極大困難的特點，提出了如圖1 所示的一種遙感影像壓縮系統的實現方法，包括如下步驟：

步驟101，采集遙感影像數據；步驟102，通過映射變換器，采用可逆的小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換，形成映射變換數據，來減少影像數據的相關性；采用小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換的具體方法為，通過小波變換的方法減少了遙感影像數據中圖像中的冗余信息，小波變換具體采用的方法為：

設Ψa，b(x) 為分析小波，a 為伸縮因子，b 為平移因子，函數Ψ(x) 為基本小波，f(x) 為任意函數，L2(R) 為平方可積空間，C_Ψ 為傅里葉變換的可容性范圍，|ω| 為信號的基頻；小波變換的實質在于將L2(R) 平方可積空間中的f(x) 表示成為Ψ(a，b)(x) 的不同伸縮和平移因子上投影的疊加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是滿足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的條件下，函數Ψ(x) 通過伸縮和平移產生的；分析小波Ψa，b(x) 的計算方法為：

基本小波函數Ψ(x) 的傅里葉變換為Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范圍為：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里葉變換Ψ(ω) 經過原點，函數f(x) 在L2(R) 平方可積空間上連續小波變換為(Tf(x))，(Tf(x)) 的計算方法為：

所述遙感影像數據根據所述分析小波實現映射變換；步驟103，通過熵編碼器將映射變換數據進行編碼處理，輸出編碼流數據；熵編碼器進一步無損的壓縮了經過變換后的數據以提高總體的壓縮效果，它利用一個模型來準確確定各個量化值的概率然后產生基于這些概率的合適的編碼，從而讓輸出的編碼流小于輸入流。

編碼處理是采用EBCOT 方式進行處理；EBCOT 主要用于對小波變換產生的子帶系數進行量化和采用二進制MQ 算法對子帶系數進行熵編碼；對子帶系數進行量化的具體方式為將子帶系數等分成獨立編碼的碼塊；步驟104，將編碼流數據進行壓縮處理，完成遙感影像數據的壓縮。

本發明中所采用的映射變換，它體現了輸入原始圖像和經過變換的圖像之間的一一對應關系。

變換也稱為去除相關，它減少了圖像中的冗余信息，與輸入原始圖像數據相比，變換后的圖像數據提供了一種更易于壓縮的圖像數據表示形式。

本發明中所采用的熵編碼，采用嵌入式分塊優化截斷編碼算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一種對小波變換產生的子帶系數進行量化和編碼的方法，它的基本思想是把每一個子帶的小波變換系數分成獨立編碼的碼塊，并且對所有的碼塊使用完全相同的編碼算法。

EBCOT 算法不利用不同分解級或者是不同頻帶上小波系數的相似性，而是簡單的將所有小波系數分成規則的小方塊進行處理，這樣小波系數的管理不再涉及復雜的四叉樹結構，簡化了編碼算法。

作為補償，該算法采用二進制MQ 算數編碼器對小波系數做熵編碼，其總體壓縮性能高，同時，系數分塊使得EBCOT 算法可以滿足感興趣區編碼，容錯編碼等特殊應用要求。

參考提示：

本部分為專利申請最重要的部分，需要詳細提供發明（實用新型）中每一功能的實現都要有相應的技術實現方案；應該結合流程圖、架構圖、原理框圖、電路圖、系統結構圖等進行說明。

（請提供一個具體的實施例！請不要提供軟件產品的使用說明書及宣傳手冊！）專利所保護的是技術方案不是功能，因此需要給出實現某種功能的具體技術方案，即實現的方法過程及其連接關系，不能僅僅闡述功能（闡述時，每一功能的實現都要有相應的實現方法和技術方案，不可籠統概述）。

若涉及網絡架構，請針對現有技術的網絡架構圖描述本發明的網絡架構（請配合附圖說明），說明網絡架構模塊之間的連通關系；若網絡架構沒有變化，僅涉及數據處理流程變化，則以本發明的數據處理流程對比現有技術來進行描述實現過程；所有附圖都應該配合有詳細的文字描述；方法類型專利請提供流程圖、原理框圖、電路圖或系統結構圖等附圖進行說明，并提供相關的系統裝置；發明必須為一個完整的技術方案，不能僅僅描述一部分或僅描述原理；必須從多方面詮釋本發明的全部內容。

（完整的技術方案并非整個軟件，整個系統；為實現某一特定創新點而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白話文或口語表述，內容一定要齊全、完整。

【電腦無法畫圖表述清楚的，可以手工描繪，并拍照附到表格空白處】針對遙感影像數據量日益龐大，有限的信道容量與傳輸大量遙感數據的需求之間的矛盾日益突出，給數據的傳輸和存儲帶來了極大困難的特點，提出了如圖1 所示的一種遙感影像壓縮系統的實現方法，包括如下步驟：

步驟101，采集遙感影像數據；步驟102，通過映射變換器，采用可逆的小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換，形成映射變換數據，來減少影像數據的相關性；采用小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換的具體方法為，通過小波變換的方法減少了遙感影像數據中圖像中的冗余信息，小波變換具體采用的方法為：

設Ψa，b(x) 為分析小波，a 為伸縮因子，b 為平移因子，函數Ψ(x) 為基本小波，f(x) 為任意函數，L2(R) 為平方可積空間，C_Ψ 為傅里葉變換的可容性范圍，|ω| 為信號的基頻；小波變換的實質在于將L2(R) 平方可積空間中的f(x) 表示成為Ψ(a，b)(x) 的不同伸縮和平移因子上投影的疊加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是滿足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的條件下，函數Ψ(x) 通過伸縮和平移產生的；分析小波Ψa，b(x) 的計算方法為：

基本小波函數Ψ(x) 的傅里葉變換為Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范圍為：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里葉變換Ψ(ω) 經過原點，函數f(x) 在L2(R) 平方可積空間上連續小波變換為(Tf(x))，(Tf(x)) 的計算方法為：

所述遙感影像數據根據所述分析小波實現映射變換；步驟103，通過熵編碼器將映射變換數據進行編碼處理，輸出編碼流數據；熵編碼器進一步無損的壓縮了經過變換后的數據以提高總體的壓縮效果，它利用一個模型來準確確定各個量化值的概率然后產生基于這些概率的合適的編碼，從而讓輸出的編碼流小于輸入流。

編碼處理是采用EBCOT 方式進行處理；EBCOT 主要用于對小波變換產生的子帶系數進行量化和采用二進制MQ 算法對子帶系數進行熵編碼；對子帶系數進行量化的具體方式為將子帶系數等分成獨立編碼的碼塊；步驟104，將編碼流數據進行壓縮處理，完成遙感影像數據的壓縮。

本發明中所采用的映射變換，它體現了輸入原始圖像和經過變換的圖像之間的一一對應關系。

變換也稱為去除相關，它減少了圖像中的冗余信息，與輸入原始圖像數據相比，變換后的圖像數據提供了一種更易于壓縮的圖像數據表示形式。

本發明中所采用的熵編碼，采用嵌入式分塊優化截斷編碼算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一種對小波變換產生的子帶系數進行量化和編碼的方法，它的基本思想是把每一個子帶的小波變換系數分成獨立編碼的碼塊，并且對所有的碼塊使用完全相同的編碼算法。

EBCOT 算法不利用不同分解級或者是不同頻帶上小波系數的相似性，而是簡單的將所有小波系數分成規則的小方塊進行處理，這樣小波系數的管理不再涉及復雜的四叉樹結構，簡化了編碼算法。

作為補償，該算法采用二進制MQ 算數編碼器對小波系數做熵編碼，其總體壓縮性能高，同時，系數分塊使得EBCOT 算法可以滿足感興趣區編碼，容錯編碼等特殊應用要求。

參考提示：

本部分為專利申請最重要的部分，需要詳細提供發明（實用新型）中每一功能的實現都要有相應的技術實現方案；應該結合流程圖、架構圖、原理框圖、電路圖、系統結構圖等進行說明。

（請提供一個具體的實施例！請不要提供軟件產品的使用說明書及宣傳手冊！）專利所保護的是技術方案不是功能，因此需要給出實現某種功能的具體技術方案，即實現的方法過程及其連接關系，不能僅僅闡述功能（闡述時，每一功能的實現都要有相應的實現方法和技術方案，不可籠統概述）。

若涉及網絡架構，請針對現有技術的網絡架構圖描述本發明的網絡架構（請配合附圖說明），說明網絡架構模塊之間的連通關系；若網絡架構沒有變化，僅涉及數據處理流程變化，則以本發明的數據處理流程對比現有技術來進行描述實現過程；所有附圖都應該配合有詳細的文字描述；方法類型專利請提供流程圖、原理框圖、電路圖或系統結構圖等附圖進行說明，并提供相關的系統裝置；發明必須為一個完整的技術方案，不能僅僅描述一部分或僅描述原理；必須從多方面詮釋本發明的全部內容。

（完整的技術方案并非整個軟件，整個系統；為實現某一特定創新點而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白話文或口語表述，內容一定要齊全、完整。

【電腦無法畫圖表述清楚的，可以手工描繪，并拍照附到表格空白處】針對遙感影像數據量日益龐大，有限的信道容量與傳輸大量遙感數據的需求之間的矛盾日益突出，給數據的傳輸和存儲帶來了極大困難的特點，提出了如圖1 所示的一種遙感影像壓縮系統的實現方法，包括如下步驟：

步驟101，采集遙感影像數據；步驟102，通過映射變換器，采用可逆的小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換，形成映射變換數據，來減少影像數據的相關性；采用小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換的具體方法為，通過小波變換的方法減少了遙感影像數據中圖像中的冗余信息，小波變換具體采用的方法為：

設Ψa，b(x) 為分析小波，a 為伸縮因子，b 為平移因子，函數Ψ(x) 為基本小波，f(x) 為任意函數，L2(R) 為平方可積空間，C_Ψ 為傅里葉變換的可容性范圍，|ω| 為信號的基頻；小波變換的實質在于將L2(R) 平方可積空間中的f(x) 表示成為Ψ(a，b)(x) 的不同伸縮和平移因子上投影的疊加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是滿足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的條件下，函數Ψ(x) 通過伸縮和平移產生的；分析小波Ψa，b(x) 的計算方法為：

基本小波函數Ψ(x) 的傅里葉變換為Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范圍為：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里葉變換Ψ(ω) 經過原點，函數f(x) 在L2(R) 平方可積空間上連續小波變換為(Tf(x))，(Tf(x)) 的計算方法為：

所述遙感影像數據根據所述分析小波實現映射變換；步驟103，通過熵編碼器將映射變換數據進行編碼處理，輸出編碼流數據；熵編碼器進一步無損的壓縮了經過變換后的數據以提高總體的壓縮效果，它利用一個模型來準確確定各個量化值的概率然后產生基于這些概率的合適的編碼，從而讓輸出的編碼流小于輸入流。

編碼處理是采用EBCOT 方式進行處理；EBCOT 主要用于對小波變換產生的子帶系數進行量化和采用二進制MQ 算法對子帶系數進行熵編碼；對子帶系數進行量化的具體方式為將子帶系數等分成獨立編碼的碼塊；步驟104，將編碼流數據進行壓縮處理，完成遙感影像數據的壓縮。

本發明中所采用的映射變換，它體現了輸入原始圖像和經過變換的圖像之間的一一對應關系。

變換也稱為去除相關，它減少了圖像中的冗余信息，與輸入原始圖像數據相比，變換后的圖像數據提供了一種更易于壓縮的圖像數據表示形式。

本發明中所采用的熵編碼，采用嵌入式分塊優化截斷編碼算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一種對小波變換產生的子帶系數進行量化和編碼的方法，它的基本思想是把每一個子帶的小波變換系數分成獨立編碼的碼塊，并且對所有的碼塊使用完全相同的編碼算法。

EBCOT 算法不利用不同分解級或者是不同頻帶上小波系數的相似性，而是簡單的將所有小波系數分成規則的小方塊進行處理，這樣小波系數的管理不再涉及復雜的四叉樹結構，簡化了編碼算法。

作為補償，該算法采用二進制MQ 算數編碼器對小波系數做熵編碼，其總體壓縮性能高，同時，系數分塊使得EBCOT 算法可以滿足感興趣區編碼，容錯編碼等特殊應用要求。

參考提示：

本部分為專利申請最重要的部分，需要詳細提供發明（實用新型）中每一功能的實現都要有相應的技術實現方案；應該結合流程圖、架構圖、原理框圖、電路圖、系統結構圖等進行說明。

（請提供一個具體的實施例！請不要提供軟件產品的使用說明書及宣傳手冊！）專利所保護的是技術方案不是功能，因此需要給出實現某種功能的具體技術方案，即實現的方法過程及其連接關系，不能僅僅闡述功能（闡述時，每一功能的實現都要有相應的實現方法和技術方案，不可籠統概述）。

若涉及網絡架構，請針對現有技術的網絡架構圖描述本發明的網絡架構（請配合附圖說明），說明網絡架構模塊之間的連通關系；若網絡架構沒有變化，僅涉及數據處理流程變化，則以本發明的數據處理流程對比現有技術來進行描述實現過程；所有附圖都應該配合有詳細的文字描述；方法類型專利請提供流程圖、原理框圖、電路圖或系統結構圖等附圖進行說明，并提供相關的系統裝置；發明必須為一個完整的技術方案，不能僅僅描述一部分或僅描述原理；必須從多方面詮釋本發明的全部內容。

（完整的技術方案并非整個軟件，整個系統；為實現某一特定創新點而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白話文或口語表述，內容一定要齊全、完整。

【電腦無法畫圖表述清楚的，可以手工描繪，并拍照附到表格空白處】針對遙感影像數據量日益龐大，有限的信道容量與傳輸大量遙感數據的需求之間的矛盾日益突出，給數據的傳輸和存儲帶來了極大困難的特點，提出了如圖1 所示的一種遙感影像壓縮系統的實現方法，包括如下步驟：

步驟101，采集遙感影像數據；步驟102，通過映射變換器，采用可逆的小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換，形成映射變換數據，來減少影像數據的相關性；采用小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換的具體方法為，通過小波變換的方法減少了遙感影像數據中圖像中的冗余信息，小波變換具體采用的方法為：

設Ψa，b(x) 為分析小波，a 為伸縮因子，b 為平移因子，函數Ψ(x) 為基本小波，f(x) 為任意函數，L2(R) 為平方可積空間，C_Ψ 為傅里葉變換的可容性范圍，|ω| 為信號的基頻；小波變換的實質在于將L2(R) 平方可積空間中的f(x) 表示成為Ψ(a，b)(x) 的不同伸縮和平移因子上投影的疊加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是滿足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的條件下，函數Ψ(x) 通過伸縮和平移產生的；分析小波Ψa，b(x) 的計算方法為：

基本小波函數Ψ(x) 的傅里葉變換為Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范圍為：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里葉變換Ψ(ω) 經過原點，函數f(x) 在L2(R) 平方可積空間上連續小波變換為(Tf(x))，(Tf(x)) 的計算方法為：

所述遙感影像數據根據所述分析小波實現映射變換；步驟103，通過熵編碼器將映射變換數據進行編碼處理，輸出編碼流數據；熵編碼器進一步無損的壓縮了經過變換后的數據以提高總體的壓縮效果，它利用一個模型來準確確定各個量化值的概率然后產生基于這些概率的合適的編碼，從而讓輸出的編碼流小于輸入流。

編碼處理是采用EBCOT 方式進行處理；EBCOT 主要用于對小波變換產生的子帶系數進行量化和采用二進制MQ 算法對子帶系數進行熵編碼；對子帶系數進行量化的具體方式為將子帶系數等分成獨立編碼的碼塊；步驟104，將編碼流數據進行壓縮處理，完成遙感影像數據的壓縮。

本發明中所采用的映射變換，它體現了輸入原始圖像和經過變換的圖像之間的一一對應關系。

變換也稱為去除相關，它減少了圖像中的冗余信息，與輸入原始圖像數據相比，變換后的圖像數據提供了一種更易于壓縮的圖像數據表示形式。

本發明中所采用的熵編碼，采用嵌入式分塊優化截斷編碼算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一種對小波變換產生的子帶系數進行量化和編碼的方法，它的基本思想是把每一個子帶的小波變換系數分成獨立編碼的碼塊，并且對所有的碼塊使用完全相同的編碼算法。

EBCOT 算法不利用不同分解級或者是不同頻帶上小波系數的相似性，而是簡單的將所有小波系數分成規則的小方塊進行處理，這樣小波系數的管理不再涉及復雜的四叉樹結構，簡化了編碼算法。

作為補償，該算法采用二進制MQ 算數編碼器對小波系數做熵編碼，其總體壓縮性能高，同時，系數分塊使得EBCOT 算法可以滿足感興趣區編碼，容錯編碼等特殊應用要求。

參考提示：

本部分為專利申請最重要的部分，需要詳細提供發明（實用新型）中每一功能的實現都要有相應的技術實現方案；應該結合流程圖、架構圖、原理框圖、電路圖、系統結構圖等進行說明。

（請提供一個具體的實施例！請不要提供軟件產品的使用說明書及宣傳手冊！）專利所保護的是技術方案不是功能，因此需要給出實現某種功能的具體技術方案，即實現的方法過程及其連接關系，不能僅僅闡述功能（闡述時，每一功能的實現都要有相應的實現方法和技術方案，不可籠統概述）。

若涉及網絡架構，請針對現有技術的網絡架構圖描述本發明的網絡架構（請配合附圖說明），說明網絡架構模塊之間的連通關系；若網絡架構沒有變化，僅涉及數據處理流程變化，則以本發明的數據處理流程對比現有技術來進行描述實現過程；所有附圖都應該配合有詳細的文字描述；方法類型專利請提供流程圖、原理框圖、電路圖或系統結構圖等附圖進行說明，并提供相關的系統裝置；發明必須為一個完整的技術方案，不能僅僅描述一部分或僅描述原理；必須從多方面詮釋本發明的全部內容。

（完整的技術方案并非整個軟件，整個系統；為實現某一特定創新點而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白話文或口語表述，內容一定要齊全、完整。

【電腦無法畫圖表述清楚的，可以手工描繪，并拍照附到表格空白處】針對遙感影像數據量日益龐大，有限的信道容量與傳輸大量遙感數據的需求之間的矛盾日益突出，給數據的傳輸和存儲帶來了極大困難的特點，提出了如圖1 所示的一種遙感影像壓縮系統的實現方法，包括如下步驟：

步驟101，采集遙感影像數據；步驟102，通過映射變換器，采用可逆的小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換，形成映射變換數據，來減少影像數據的相關性；采用小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換的具體方法為，通過小波變換的方法減少了遙感影像數據中圖像中的冗余信息，小波變換具體采用的方法為：

設Ψa，b(x) 為分析小波，a 為伸縮因子，b 為平移因子，函數Ψ(x) 為基本小波，f(x) 為任意函數，L2(R) 為平方可積空間，C_Ψ 為傅里葉變換的可容性范圍，|ω| 為信號的基頻；小波變換的實質在于將L2(R) 平方可積空間中的f(x) 表示成為Ψ(a，b)(x) 的不同伸縮和平移因子上投影的疊加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是滿足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的條件下，函數Ψ(x) 通過伸縮和平移產生的；分析小波Ψa，b(x) 的計算方法為：

基本小波函數Ψ(x) 的傅里葉變換為Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范圍為：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里葉變換Ψ(ω) 經過原點，函數f(x) 在L2(R) 平方可積空間上連續小波變換為(Tf(x))，(Tf(x)) 的計算方法為：

所述遙感影像數據根據所述分析小波實現映射變換；步驟103，通過熵編碼器將映射變換數據進行編碼處理，輸出編碼流數據；熵編碼器進一步無損的壓縮了經過變換后的數據以提高總體的壓縮效果，它利用一個模型來準確確定各個量化值的概率然后產生基于這些概率的合適的編碼，從而讓輸出的編碼流小于輸入流。

編碼處理是采用EBCOT 方式進行處理；EBCOT 主要用于對小波變換產生的子帶系數進行量化和采用二進制MQ 算法對子帶系數進行熵編碼；對子帶系數進行量化的具體方式為將子帶系數等分成獨立編碼的碼塊；步驟104，將編碼流數據進行壓縮處理，完成遙感影像數據的壓縮。

本發明中所采用的映射變換，它體現了輸入原始圖像和經過變換的圖像之間的一一對應關系。

變換也稱為去除相關，它減少了圖像中的冗余信息，與輸入原始圖像數據相比，變換后的圖像數據提供了一種更易于壓縮的圖像數據表示形式。

本發明中所采用的熵編碼，采用嵌入式分塊優化截斷編碼算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一種對小波變換產生的子帶系數進行量化和編碼的方法，它的基本思想是把每一個子帶的小波變換系數分成獨立編碼的碼塊，并且對所有的碼塊使用完全相同的編碼算法。

EBCOT 算法不利用不同分解級或者是不同頻帶上小波系數的相似性，而是簡單的將所有小波系數分成規則的小方塊進行處理，這樣小波系數的管理不再涉及復雜的四叉樹結構，簡化了編碼算法。

作為補償，該算法采用二進制MQ 算數編碼器對小波系數做熵編碼，其總體壓縮性能高，同時，系數分塊使得EBCOT 算法可以滿足感興趣區編碼，容錯編碼等特殊應用要求。

參考提示：

本部分為專利申請最重要的部分，需要詳細提供發明（實用新型）中每一功能的實現都要有相應的技術實現方案；應該結合流程圖、架構圖、原理框圖、電路圖、系統結構圖等進行說明。

（請提供一個具體的實施例！請不要提供軟件產品的使用說明書及宣傳手冊！）專利所保護的是技術方案不是功能，因此需要給出實現某種功能的具體技術方案，即實現的方法過程及其連接關系，不能僅僅闡述功能（闡述時，每一功能的實現都要有相應的實現方法和技術方案，不可籠統概述）。

若涉及網絡架構，請針對現有技術的網絡架構圖描述本發明的網絡架構（請配合附圖說明），說明網絡架構模塊之間的連通關系；若網絡架構沒有變化，僅涉及數據處理流程變化，則以本發明的數據處理流程對比現有技術來進行描述實現過程；所有附圖都應該配合有詳細的文字描述；方法類型專利請提供流程圖、原理框圖、電路圖或系統結構圖等附圖進行說明，并提供相關的系統裝置；發明必須為一個完整的技術方案，不能僅僅描述一部分或僅描述原理；必須從多方面詮釋本發明的全部內容。

（完整的技術方案并非整個軟件，整個系統；為實現某一特定創新點而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白話文或口語表述，內容一定要齊全、完整。

【電腦無法畫圖表述清楚的，可以手工描繪，并拍照附到表格空白處】針對遙感影像數據量日益龐大，有限的信道容量與傳輸大量遙感數據的需求之間的矛盾日益突出，給數據的傳輸和存儲帶來了極大困難的特點，提出了如圖1 所示的一種遙感影像壓縮系統的實現方法，包括如下步驟：

步驟101，采集遙感影像數據；步驟102，通過映射變換器，采用可逆的小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換，形成映射變換數據，來減少影像數據的相關性；采用小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換的具體方法為，通過小波變換的方法減少了遙感影像數據中圖像中的冗余信息，小波變換具體采用的方法為：

設Ψa，b(x) 為分析小波，a 為伸縮因子，b 為平移因子，函數Ψ(x) 為基本小波，f(x) 為任意函數，L2(R) 為平方可積空間，C_Ψ 為傅里葉變換的可容性范圍，|ω| 為信號的基頻；小波變換的實質在于將L2(R) 平方可積空間中的f(x) 表示成為Ψ(a，b)(x) 的不同伸縮和平移因子上投影的疊加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是滿足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的條件下，函數Ψ(x) 通過伸縮和平移產生的；分析小波Ψa，b(x) 的計算方法為：

基本小波函數Ψ(x) 的傅里葉變換為Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范圍為：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里葉變換Ψ(ω) 經過原點，函數f(x) 在L2(R) 平方可積空間上連續小波變換為(Tf(x))，(Tf(x)) 的計算方法為：

所述遙感影像數據根據所述分析小波實現映射變換；步驟103，通過熵編碼器將映射變換數據進行編碼處理，輸出編碼流數據；熵編碼器進一步無損的壓縮了經過變換后的數據以提高總體的壓縮效果，它利用一個模型來準確確定各個量化值的概率然后產生基于這些概率的合適的編碼，從而讓輸出的編碼流小于輸入流。

編碼處理是采用EBCOT 方式進行處理；EBCOT 主要用于對小波變換產生的子帶系數進行量化和采用二進制MQ 算法對子帶系數進行熵編碼；對子帶系數進行量化的具體方式為將子帶系數等分成獨立編碼的碼塊；步驟104，將編碼流數據進行壓縮處理，完成遙感影像數據的壓縮。

本發明中所采用的映射變換，它體現了輸入原始圖像和經過變換的圖像之間的一一對應關系。

變換也稱為去除相關，它減少了圖像中的冗余信息，與輸入原始圖像數據相比，變換后的圖像數據提供了一種更易于壓縮的圖像數據表示形式。

本發明中所采用的熵編碼，采用嵌入式分塊優化截斷編碼算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一種對小波變換產生的子帶系數進行量化和編碼的方法，它的基本思想是把每一個子帶的小波變換系數分成獨立編碼的碼塊，并且對所有的碼塊使用完全相同的編碼算法。

EBCOT 算法不利用不同分解級或者是不同頻帶上小波系數的相似性，而是簡單的將所有小波系數分成規則的小方塊進行處理，這樣小波系數的管理不再涉及復雜的四叉樹結構，簡化了編碼算法。

作為補償，該算法采用二進制MQ 算數編碼器對小波系數做熵編碼，其總體壓縮性能高，同時，系數分塊使得EBCOT 算法可以滿足感興趣區編碼，容錯編碼等特殊應用要求。

參考提示：

本部分為專利申請最重要的部分，需要詳細提供發明（實用新型）中每一功能的實現都要有相應的技術實現方案；應該結合流程圖、架構圖、原理框圖、電路圖、系統結構圖等進行說明。

（請提供一個具體的實施例！請不要提供軟件產品的使用說明書及宣傳手冊！）專利所保護的是技術方案不是功能，因此需要給出實現某種功能的具體技術方案，即實現的方法過程及其連接關系，不能僅僅闡述功能（闡述時，每一功能的實現都要有相應的實現方法和技術方案，不可籠統概述）。

若涉及網絡架構，請針對現有技術的網絡架構圖描述本發明的網絡架構（請配合附圖說明），說明網絡架構模塊之間的連通關系；若網絡架構沒有變化，僅涉及數據處理流程變化，則以本發明的數據處理流程對比現有技術來進行描述實現過程；所有附圖都應該配合有詳細的文字描述；方法類型專利請提供流程圖、原理框圖、電路圖或系統結構圖等附圖進行說明，并提供相關的系統裝置；發明必須為一個完整的技術方案，不能僅僅描述一部分或僅描述原理；必須從多方面詮釋本發明的全部內容。

（完整的技術方案并非整個軟件，整個系統；為實現某一特定創新點而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白話文或口語表述，內容一定要齊全、完整。

【電腦無法畫圖表述清楚的，可以手工描繪，并拍照附到表格空白處】針對遙感影像數據量日益龐大，有限的信道容量與傳輸大量遙感數據的需求之間的矛盾日益突出，給數據的傳輸和存儲帶來了極大困難的特點，提出了如圖1 所示的一種遙感影像壓縮系統的實現方法，包括如下步驟：

步驟101，采集遙感影像數據；步驟102，通過映射變換器，采用可逆的小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換，形成映射變換數據，來減少影像數據的相關性；采用小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換的具體方法為，通過小波變換的方法減少了遙感影像數據中圖像中的冗余信息，小波變換具體采用的方法為：

設Ψa，b(x) 為分析小波，a 為伸縮因子，b 為平移因子，函數Ψ(x) 為基本小波，f(x) 為任意函數，L2(R) 為平方可積空間，C_Ψ 為傅里葉變換的可容性范圍，|ω| 為信號的基頻；小波變換的實質在于將L2(R) 平方可積空間中的f(x) 表示成為Ψ(a，b)(x) 的不同伸縮和平移因子上投影的疊加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是滿足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的條件下，函數Ψ(x) 通過伸縮和平移產生的；分析小波Ψa，b(x) 的計算方法為：

基本小波函數Ψ(x) 的傅里葉變換為Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范圍為：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里葉變換Ψ(ω) 經過原點，函數f(x) 在L2(R) 平方可積空間上連續小波變換為(Tf(x))，(Tf(x)) 的計算方法為：

所述遙感影像數據根據所述分析小波實現映射變換；步驟103，通過熵編碼器將映射變換數據進行編碼處理，輸出編碼流數據；熵編碼器進一步無損的壓縮了經過變換后的數據以提高總體的壓縮效果，它利用一個模型來準確確定各個量化值的概率然后產生基于這些概率的合適的編碼，從而讓輸出的編碼流小于輸入流。

編碼處理是采用EBCOT 方式進行處理；EBCOT 主要用于對小波變換產生的子帶系數進行量化和采用二進制MQ 算法對子帶系數進行熵編碼；對子帶系數進行量化的具體方式為將子帶系數等分成獨立編碼的碼塊；步驟104，將編碼流數據進行壓縮處理，完成遙感影像數據的壓縮。

本發明中所采用的映射變換，它體現了輸入原始圖像和經過變換的圖像之間的一一對應關系。

變換也稱為去除相關，它減少了圖像中的冗余信息，與輸入原始圖像數據相比，變換后的圖像數據提供了一種更易于壓縮的圖像數據表示形式。

本發明中所采用的熵編碼，采用嵌入式分塊優化截斷編碼算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一種對小波變換產生的子帶系數進行量化和編碼的方法，它的基本思想是把每一個子帶的小波變換系數分成獨立編碼的碼塊，并且對所有的碼塊使用完全相同的編碼算法。

EBCOT 算法不利用不同分解級或者是不同頻帶上小波系數的相似性，而是簡單的將所有小波系數分成規則的小方塊進行處理，這樣小波系數的管理不再涉及復雜的四叉樹結構，簡化了編碼算法。

作為補償，該算法采用二進制MQ 算數編碼器對小波系數做熵編碼，其總體壓縮性能高，同時，系數分塊使得EBCOT 算法可以滿足感興趣區編碼，容錯編碼等特殊應用要求。

參考提示：

本部分為專利申請最重要的部分，需要詳細提供發明（實用新型）中每一功能的實現都要有相應的技術實現方案；應該結合流程圖、架構圖、原理框圖、電路圖、系統結構圖等進行說明。

（請提供一個具體的實施例！請不要提供軟件產品的使用說明書及宣傳手冊！）專利所保護的是技術方案不是功能，因此需要給出實現某種功能的具體技術方案，即實現的方法過程及其連接關系，不能僅僅闡述功能（闡述時，每一功能的實現都要有相應的實現方法和技術方案，不可籠統概述）。

若涉及網絡架構，請針對現有技術的網絡架構圖描述本發明的網絡架構（請配合附圖說明），說明網絡架構模塊之間的連通關系；若網絡架構沒有變化，僅涉及數據處理流程變化，則以本發明的數據處理流程對比現有技術來進行描述實現過程；所有附圖都應該配合有詳細的文字描述；方法類型專利請提供流程圖、原理框圖、電路圖或系統結構圖等附圖進行說明，并提供相關的系統裝置；發明必須為一個完整的技術方案，不能僅僅描述一部分或僅描述原理；必須從多方面詮釋本發明的全部內容。

（完整的技術方案并非整個軟件，整個系統；為實現某一特定創新點而采取的方法即可）不容易表述的，可以用白話文或口語表述，內容一定要齊全、完整。

【電腦無法畫圖表述清楚的，可以手工描繪，并拍照附到表格空白處】針對遙感影像數據量日益龐大，有限的信道容量與傳輸大量遙感數據的需求之間的矛盾日益突出，給數據的傳輸和存儲帶來了極大困難的特點，提出了如圖1 所示的一種遙感影像壓縮系統的實現方法，包括如下步驟：

步驟101，采集遙感影像數據；步驟102，通過映射變換器，采用可逆的小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換，形成映射變換數據，來減少影像數據的相關性；采用小波變換的方法對遙感影像數據進行映射變換的具體方法為，通過小波變換的方法減少了遙感影像數據中圖像中的冗余信息，小波變換具體采用的方法為：

設Ψa，b(x) 為分析小波，a 為伸縮因子，b 為平移因子，函數Ψ(x) 為基本小波，f(x) 為任意函數，L2(R) 為平方可積空間，C_Ψ 為傅里葉變換的可容性范圍，|ω| 為信號的基頻；小波變換的實質在于將L2(R) 平方可積空間中的f(x) 表示成為Ψ(a，b)(x) 的不同伸縮和平移因子上投影的疊加，形成分析小波；分析小波Ψa，b(x) 是滿足∫ RΨ(x)dx ＝ 0 的條件下，函數Ψ(x) 通過伸縮和平移產生的；分析小波Ψa，b(x) 的計算方法為：

基本小波函數Ψ(x) 的傅里葉變換為Ψ(ω)，Ψ(ω) 的范圍為：

若Ψ(ω) ＝ 0，即基本小波Ψ(x) 的傅里葉變換Ψ(ω) 經過原點，函數f(x) 在L2(R) 平方可積空間上連續小波變換為(Tf(x))，(Tf(x)) 的計算方法為：

所述遙感影像數據根據所述分析小波實現映射變換；步驟103，通過熵編碼器將映射變換數據進行編碼處理，輸出編碼流數據；熵編碼器進一步無損的壓縮了經過變換后的數據以提高總體的壓縮效果，它利用一個模型來準確確定各個量化值的概率然后產生基于這些概率的合適的編碼，從而讓輸出的編碼流小于輸入流。

編碼處理是采用EBCOT 方式進行處理；EBCOT 主要用于對小波變換產生的子帶系數進行量化和采用二進制MQ 算法對子帶系數進行熵編碼；對子帶系數進行量化的具體方式為將子帶系數等分成獨立編碼的碼塊；步驟104，將編碼流數據進行壓縮處理，完成遙感影像數據的壓縮。

本發明中所采用的映射變換，它體現了輸入原始圖像和經過變換的圖像之間的一一對應關系。

變換也稱為去除相關，它減少了圖像中的冗余信息，與輸入原始圖像數據相比，變換后的圖像數據提供了一種更易于壓縮的圖像數據表示形式。

本發明中所采用的熵編碼，采用嵌入式分塊優化截斷編碼算法(EBCOT)，EBCOT 算法是一種對小波變換產生的子帶系數進行量化和編碼的方法，它的基本思想是把每一個子帶的小波變換系數分成獨立編碼的碼塊，并且對所有的碼塊使用完全相同的編碼算法。

EBCOT 算法不利用不同分解級或者是不同頻帶上小波系數的相似性，而是簡單的將所有小波系數分成規則的小方塊進行處理，這樣小波系數的管理不再涉及復雜的四叉樹結構，簡化了編碼算法。

作為補償，該算法采用二進制MQ 算數編碼器對小波系數做熵編碼，其總體壓縮性能高，同時，系數分塊使得EBCOT 算法可以滿足感興趣區編碼，容錯編碼等特殊應用要求。

四、本發明（實用新型）的關鍵點和欲保護點是：

參考提示：

該部分為您想要保護的技術方案的關鍵創新點，列出1、2、3……以提醒代理人注意，便于專利代理人更準確的把握您所想要保護的內容，更準確的為您撰寫權利要求書。

請參考提示填寫內容：

1、遙感影像壓縮系統的實現方法2、采用小波變換的方法對所述遙感影像數據進行映射變換的具體方法3、采用EBCOT 方式進行處理的方法★五、與第二條所屬的最好的現有技術相比，本發明（實用新型）的優點：

參考提示：

本部分簡單介紹即可。

結合技術方案來描述，以推理方式說明，做到有理有據；可以對應第三部分所要解決的技術問題或發明（實用新型）目的來描述。

本方法的基本思想是：

首先將影像當作確定性信號處理，通過映射變換器，采用小波變換的方法對原始影像進行映射變換，從而減低信號的相關性，映射變換是影像編碼的核心部分，它決定了編碼的對象類型；然后將變換后數據輸入熵編碼器中，熵編碼器采用6EBCOT( 嵌入式分塊優化截斷編碼算法) 進行編碼處理，最后輸出碼流并壓縮。

通過本發明可快速實現大容量遙感影像無損壓縮，解決了現有技術中有限的信道容量與傳輸大量遙感數據的需求之間的矛盾日益突出，給數據的傳輸和存儲帶來了極大的便利。

六、針對第三部分中的技術方案，是否還有別的替代方案？ 參考提示：

如果有，請詳盡寫明，內容的提供可以擴大專利的保護范圍，防止他人繞過本技術去實現同樣的發明（實用新型）目的；可以是部分結構、器件、方法步驟的替代，也可以是完整的技術方案的替代，例如：

兩個部件的連接為卡式連接，但鉸鏈連接也可能實現本發明（實用新型），因此鉸鏈連接即為替代方案。

請參考提示填寫內容：

無七、其他附圖：

參考提示：

針對第三部分的內容，可增加的附圖；附圖要求：

附圖盡量是CAD格式的、或visio格式或黑白線條圖的矢量圖或者位圖，圖中的各個部分、零件要標注編號，并說明每個編號代表的含義請參考提示填寫內容：

參考提示：

針對第三部分的內容，可增加的附圖；附圖要求：

附圖盡量是CAD格式的、或visio格式或黑白線條圖的矢量圖或者位圖，圖中的各個部分、零件要標注編號，并說明每個編號代表的含義請參考提示填寫內容：

參考提示：

針對第三部分的內容，可增加的附圖；附圖要求：

附圖盡量是CAD格式的、或visio格式或黑白線條圖的矢量圖或者位圖，圖中的各個部分、零件要標注編號，并說明每個編號代表的含義請參考提示填寫內容：

八、其他有助于專利代理人理解本技術的資料：

軟件開發專利實例，軟件發明專利實例_軟件專利申請、撰寫要點分析（另附實例解析）

一、軟件專利概述 隨著計算機、互聯網、通訊、軟件這類技術的高速發展，對于軟件類技術提供專利保護的呼聲日益增高。

美國在上述技術領域具有絕對的優勢地位，也是最早開始對軟件技術提供專利保護的。

而在歐盟，由于其軟件技術相對于美國不具有優勢地位，因此歐盟有很長一段時間并不對軟件技術提供專利保護，然而隨著科技發展趨勢，歐盟在軟件技術是否具有專利性的問題上，其態度也發生了根本變化。

對軟件技術提供專利保護在世界范圍內是大勢所趨。

我國對軟件技術提供專利保護的起步較晚，最開始時一般要求軟硬件結合方可申請軟件專利，純粹的軟件設計思想并不能得到專利保護。

然而近些年，隨著互聯網企業的快速發展，我國也開始對軟件技術提供專利保護。

中國國家知識產權局發布的《專利審查指南》的第二部分第九章，也對涉及計算機程序的發明專利進行重點論述。

由于軟件專利的特殊屬性，也使軟件專利基本上成為了專利撰寫要求最為嚴格的專利類型。

在我國，許多軟件技術沒有獲得專利授權，并不是因為技術本身不夠先進，主要是由于撰寫質量差，導致了專利駁回。

二、涉及計算機程序的發明專利 根據《專利法》第二條，我國的專利分為發明、實用新型和外觀設計三種類型：

發明，是指對產品、方法或者其改進所提出的新的技術方案。

實用新型，是指對產品的形狀、構造或者其結合所提出的適用于實用的新的技術方案。

外觀設計，是指對產品的形狀、圖案或者其結合以及色彩與形狀、圖案的結合所做出的富有美感并適于工業應用的新設計。

其中，實用新型只保護經過產業方法制造的，有確定形狀、構造且占據一定空間的實體，因此軟件技術不能申請實用新型專利。

雖然有些軟件技術也涉及功能模塊結構，但是這種功能模塊結構屬于邏輯結構，并不是能夠占據一定空間的實體結構，因此，不屬于實用新型的保護客體。

軟件技術通常以涉及計算機程序的發明這種形式進行保護。

根據《專利審查指南》的規定，涉及計算機程序的發明是指“為解決發明提出的問題，全部或者部分以計算機程序處理流程為基礎，通過計算機執行按上述流程編制的計算機程序，對計算機外部對象或者內部對象進行控制或處理的解決方案。

” 三、軟件專利實例 技術人員開發了一種手機屏幕圖標顯示技術，將現有圖標的陣列排布形式改為三角形排布形式。

如圖1所示，左邊的手機屏幕的圖標呈陣列排布，通過技術人員的圖標排布顯示技術，可以將圖標排布為三角形形式。

即通過該項圖標三角形排布顯示技術，可以實現將圖1左邊的手機屏幕中圖標的常規排布形式，轉換為圖1右邊的手機屏幕中的三角形排布形式。

為了實現這種三角形排布形式的轉換，最為重要的是圖標坐標的計算，也就是說本專利申請為涉及算法的軟件專利。

如圖2所示，三角形排布時的三角形參照模板被分為：

底邊、第一斜邊和第二斜邊三個部分。

同時給出三個部分坐標(Xi，Yi)的計算公式如下：

底邊坐標(Xi，Yi)計算公式：

第一斜邊坐標(Xi，Yi)計算公式：

第二斜邊坐標(Xi，Yi)計算公式：

三角形中心點坐標(Xi，Yi)計算公式：

在計算機程序利用上述公式自動計算得到坐標后，利用現有的常規技術根據坐標排布圖標，即可實現圖1中的圖標三角形排布顯示模式。

以上就是該技術的最為核心的內容，并不復雜。



軟件開發專利實例，如何書寫軟件應用發明專利說明書（實例） 的介紹就聊到這里。

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