用于图像压缩的BTC关键技术的研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 引言 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究动态与现状 | 第9-11页 |
| 1.3 图像压缩的评价方法 | 第11-16页 |
| 1.3.1 图像压缩效率的评价参数 | 第12-13页 |
| 1.3.2 客观评价方法 | 第13页 |
| 1.3.3 主观评价方法 | 第13-14页 |
| 1.3.4 论文内容与结构 | 第14-16页 |
| 第2章 图像压缩的主要技术 | 第16-22页 |
| 2.1 图像压缩的相关方法 | 第16-19页 |
| 2.1.1 无损压缩 | 第16-17页 |
| 2.1.2 有损压缩 | 第17-19页 |
| 2.2 BTC压缩算法的经典理论基础 | 第19-21页 |
| 2.2.1 基础BTC编码理论 | 第19-20页 |
| 2.2.2 AMBTC编码理论 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 影响BTC压缩算法的关键因素 | 第22-30页 |
| 3.1 阈值计算方法的选择 | 第22-24页 |
| 3.2 图像分块大小对图像压缩效率的影响 | 第24-29页 |
| 3.2.1 图像分块大小与压缩误差 | 第24-25页 |
| 3.2.2 图像分块大小与编码时间 | 第25-26页 |
| 3.2.3 图像分块大小的选择 | 第26-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于BTC的改进图像压缩算法 | 第30-61页 |
| 4.1 图像块的分类编码 | 第30-42页 |
| 4.1.1 图像块分类 | 第30-31页 |
| 4.1.2 图像块分类的编码方案 | 第31-32页 |
| 4.1.3 DBTC方法的实现 | 第32-42页 |
| 4.2 图像块之间相似性分析 | 第42-53页 |
| 4.2.1 图像块相似性分析 | 第43-44页 |
| 4.2.2 考虑块的相似性的算法描述 | 第44-45页 |
| 4.2.3 SDBTC算法的实现 | 第45-53页 |
| 4.3 BTC算法用于彩色图像压缩 | 第53-59页 |
| 4.3.1 SDBTC算法对彩色图像压缩 | 第53-55页 |
| 4.3.2 CSDBTC算法对彩色图像压缩实现 | 第55-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 总结与展望 | 第61-64页 |
| 5.1 全文总结 | 第61-62页 |
| 5.2 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第70页 |
