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适合硬件实现的大幅面图象压缩算法研究

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第1章 引言第7-11页
   ·大幅面图象压缩的背景需求第7-8页
   ·常用图象压缩方案综述第8-10页
   ·本论文工作的主要内容第10-11页
第2章 小波变换基本理论和算法发展第11-16页
   ·小波变换与离散小波变换第11-12页
   ·小波变换的卷积算法第12-13页
   ·小波变换的提升算法第13-16页
第3章 适用于大幅面图象的小波变换算法第16-46页
   ·数字图象与二维离散小波变换第16-19页
     ·数字图象的多分辨率小波分解第16-18页
     ·边界延拓第18-19页
   ·空间组合推举算法第19-25页
     ·离散小波变换的矩阵形式第19-22页
     ·空间组合推举体制第22-25页
   ·基于块结构的空间组合推举体制的实现原理第25-40页
     ·基于行和基于块结构的二维离散小波变换第25-28页
     ·空间组合推举算法的运算单元和运算过程第28-32页
     ·空间组合推举体制下的分块数据重叠第32-35页
     ·空间组合推举体制下的块内变换过程第35-38页
     ·空间组合推举体制下的块间重叠数据的使用第38-40页
   ·存储器组织和变换引擎设计第40-43页
     ·变换缓存第40-41页
     ·重叠缓存第41-42页
     ·图象缓存第42页
     ·变换引擎第42-43页
   ·本章小结第43-46页
第4章 适用于图象小波系数的编码算法第46-66页
   ·传统编码算法第46-57页
     ·最优标量量化和均匀量化第46-49页
     ·小波系数的量化第49-55页
     ·有向扫描和零行程编码第55-56页
     ·一阶熵编码第56-57页
   ·基于零树的编码算法第57-64页
     ·小波系数的树结构与零树概念第57-58页
     ·嵌入式小波零树编码第58-62页
     ·分层树的集划分第62-64页
   ·本章小结第64-66页
第5章 小波编码与小波变换的级联第66-71页
   ·小波变换系数的输出顺序第66-67页
   ·编码算法对系数顺序的适应第67-70页
     ·系数顺序与零树编码第67-69页
     ·系数顺序与传统编码第69-70页
   ·本章小结第70-71页
第6章 图象小波压缩方案研究结果第71-75页
   ·变换算法第71页
   ·编码方法第71-72页
   ·图象压缩方案第72-75页
第7章 结论第75-76页
参考文献第76-78页
致谢第78-79页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第79页

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