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基于整数小波的图像压缩编码方法

中文摘要第1-6页
英文摘要第6-12页
插图与附表清单第12-14页
缩略语表第14-16页
1 引  言第16-26页
   ·图像压缩编码研究的现状和发展第16-19页
     ·统计编码第17页
     ·预测编码第17页
     ·变换编码第17-18页
     ·其它编码方法第18-19页
   ·小波分析在图像压缩编码研究中的应用第19-23页
     ·小波的构造第20-21页
     ·量化和编码第21-23页
   ·本课题的主要工作第23-24页
   ·论文的安排第24-26页
2 提升方法构造整数小波第26-42页
   ·提升的概念第26-28页
   ·罗朗(LAURENT)多项式第28页
   ·多相表示法第28-30页
     ·离散小波变换第28-29页
     ·多相表示法第29-30页
   ·提升方法第30-32页
   ·分解小波为提升步骤第32-36页
     ·欧几里德(Euclidean)算法第32页
     ·因式分解算法第32-34页
     ·提升方法构造小波第34-36页
   ·整数小波第36-41页
     ·可逆整数小波的构造第36-38页
     ·本文选用的整数小波第38-39页
     ·9/7-F小波的提升过程第39-41页
   ·本章小结第41-42页
3 基于分级量化的重要性测试编码方法第42-52页
   ·嵌入式编码第42-43页
   ·分层树集合分割算法(SPIHT)第43-47页
     ·集合分类与分级量化第44-45页
     ·空间方向树第45-46页
     ·编码方法第46-47页
   ·嵌入式块集合分裂编码器(SPECK)第47-49页
     ·块状集合分割第47-49页
     ·编码方法第49页
   ·现有方法的不足第49-50页
   ·本章小结第50-52页
4 图像编码算法及其实现第52-64页
   ·集合的分类与搜索第52-54页
     ·S集合第52-53页
     ·I集合第53-54页
   ·截断量化的编码方法第54-58页
     ·测试图像第55-56页
     ·截断量化法第56-58页
   ·重要性测试位的组合编码第58页
   ·图像编码算法第58-60页
     ·算法I第59-60页
     ·算法II第60页
   ·算法I的实现第60-62页
   ·本章小结第62-64页
5 算术编码第64-70页
   ·基本思想第64-66页
     ·编码过程第64-66页
     ·解码过程第66页
   ·一阶自适应算术编码器第66-68页
     ·编码器的实现第67-68页
     ·解码器的实现第68页
   ·算术编码在图像编码中的应用--算法III第68-69页
   ·本章小结第69-70页
6 CODEC2003的设计及其应用第70-80页
   ·系统结构第70-71页
   ·CODEC2003的设计第71-74页
     ·编码器结构第72页
     ·数据分析部分第72-73页
     ·文件格式第73-74页
   ·CODEC2003使用简介第74-78页
     ·小波变换的步骤第75-76页
     ·小波系数编码的步骤第76-77页
     ·图像压缩的步骤第77-78页
     ·数据分析功能第78页
   ·本章小结第78-80页
7 实验数据分析及结论第80-94页
   ·压缩效果的评价标准第80-82页
     ·主观评价第80页
     ·客观评价第80-82页
   ·实验数据第82-89页
     ·无损压缩第82-85页
     ·编码时间第85-86页
     ·有损压缩第86-89页
   ·数据分析第89-91页
     ·无损压缩分析第89页
     ·编码时间分析第89-90页
     ·有损压缩分析第90-91页
   ·结论第91-94页
8 全文总结第94-96页
致    谢第96-98页
参考文献第98-102页
附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文第102-103页

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