基于多尺度分析的智能图像压缩方法研究
| 摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景与意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·论文主要工作及内容安排 | 第10-13页 |
| 第2章 多尺度分析与智能学习算法 | 第13-26页 |
| ·小波及小波变换 | 第13-17页 |
| ·小波及小波变换的产生和发展状况 | 第13-14页 |
| ·连续小波变换 | 第14-15页 |
| ·离散小波变换 | 第15-16页 |
| ·图像的小波分解与重构 | 第16-17页 |
| ·多尺度变换的分析与研究 | 第17-21页 |
| ·多尺度变换产生的背景 | 第17-18页 |
| ·连续曲波变换 | 第18-20页 |
| ·离散曲波变换 | 第20-21页 |
| ·智能学习算法的分析与研究 | 第21-25页 |
| ·VC维理论 | 第22-23页 |
| ·结构风险最小化原则 | 第23-24页 |
| ·支持向量回归(SVR) | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 W-SVM图像压缩算法 | 第26-36页 |
| ·SVM在小波图像压缩中的应用 | 第26-29页 |
| ·小波系数的特点 | 第26-28页 |
| ·核函数及其参数的选择 | 第28页 |
| ·用SVM约减小波系数 | 第28-29页 |
| ·W-SVM图像压缩模型 | 第29-32页 |
| ·W-SVM图像压缩编码过程 | 第29-31页 |
| ·W-SVM图像压缩解码过程 | 第31-32页 |
| ·实验结果与分析 | 第32-35页 |
| ·判别标准 | 第32-33页 |
| ·实验结果 | 第33-35页 |
| ·实验结论 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 C-SVM图像压缩算法 | 第36-47页 |
| ·SVM在曲波图像压缩中的应用 | 第36-40页 |
| ·用曲波逼近图像的奇异曲线 | 第36-37页 |
| ·曲波系数的结构和特点 | 第37-40页 |
| ·用SVM约减曲波系数 | 第40页 |
| ·C-SVM图像压缩算法模型 | 第40-43页 |
| ·C-SVM图像压缩编码过程 | 第40-43页 |
| ·C-SVM图像压缩解码过程 | 第43页 |
| ·实验结果与分析 | 第43-46页 |
| ·判别标准 | 第43-44页 |
| ·实验结果 | 第44-46页 |
| ·实验结论 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 C-CVM图像压缩算法 | 第47-58页 |
| ·CVM在曲波图像压缩中的应用 | 第47-50页 |
| ·样本集的MEB问题 | 第47-49页 |
| ·核心向量机算法 | 第49-50页 |
| ·用CVM约减曲波系数 | 第50页 |
| ·C-CVM图像压缩模型 | 第50-53页 |
| ·C-CVM图像压缩编码过程 | 第50-53页 |
| ·C-CVM图像压缩解码过程 | 第53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-57页 |
| ·判别标准 | 第53-54页 |
| ·实验结果 | 第54-57页 |
| ·实验结论 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第6章 结论 | 第58-60页 |
| ·论文主要工作 | 第58-59页 |
| ·进一步工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第66页 |
