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基于预测的无损彩色图像压缩算法研究

中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-14页
    1.1 选题背景及研究意义第8-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.3 本文的主要工作及内容安排第12-14页
2 图像压缩技术概述第14-22页
    2.1 熵编码原理介绍第14页
    2.2 图像压缩方法第14-17页
        2.2.1 无损压缩算法第14-16页
        2.2.2 有损压缩算法第16-17页
    2.3 图像压缩效果的评价标准第17-18页
        2.3.1 图像无损压缩效果的评价准则第17页
        2.3.2 图像有损压缩效果的评价准则第17-18页
    2.4 色彩空间第18-21页
        2.4.1 色彩基础第18-19页
        2.4.2 彩色模型第19-21页
    2.5 本章小结第21-22页
3 基于预测的压缩算法第22-35页
    3.1 现有技术概述第22页
    3.2 JPEG-LS压缩算法第22-27页
        3.2.1 JPEG-LS压缩算法概述第22-23页
        3.2.2 局部梯度计算第23-24页
        3.2.3 普通模式第24-27页
        3.2.4 游程编码模式第27页
    3.3 CALIC算法第27-30页
        3.3.1 CALIC算法概述第27-28页
        3.3.2 GAP梯度预测模式第28-30页
        3.3.3 上下文选择和量化第30页
    3.4 H.264 帧内预测算法第30-34页
        3.4.1 H.264 标准概述第30页
        3.4.2 H.264 帧内预测模式第30-34页
    3.5 本章小结第34-35页
4 基于帧内预测的无损彩色图像压缩算法第35-53页
    4.1 模糊逻辑理论第35-36页
    4.2 彩色模型可编码性分析第36-39页
    4.3 基于边缘方向直方图的帧内预测算法第39-41页
    4.4 基于模糊逻辑的代价函数第41-43页
    4.5 基于模糊逻辑的帧内预测算法第43-44页
    4.6 基于帧内预测的彩色图像无损压缩算法第44-49页
        4.6.1 色彩模型的选择第44页
        4.6.2 色彩分量的预测第44-45页
        4.6.3 预测差值修正第45-48页
        4.6.4 算法基本结构第48-49页
    4.7 实验结果及分析第49-52页
        4.7.1 实验一第49-50页
        4.7.2 实验二第50-52页
    4.8 本章小结第52-53页
5 基于梯度预测的无损彩色图像压缩算法第53-62页
    5.1 预测算法性能分析第53-54页
    5.2 彩色模型选择分析第54页
    5.3 预测算法选择分析第54-57页
    5.4 基于梯度预测的无损彩色图像压缩算法第57-60页
    5.5 实验结果及分析第60-61页
    5.6 本章小结第61-62页
6 总结与展望第62-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-68页
附录第68页

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