| 中文摘要 | 第4-5页 |
| 英文摘要 | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1．1 引言 | 第8页 |
| 1．2 研究动态 | 第8-10页 |
| 1．2．1 小波变换 | 第8-9页 |
| 1．2．2 图像压缩 | 第9-10页 |
| 1．2．3 图像压缩算法在视频上的扩展 | 第10页 |
| 1．3 论文的工作及论文的组织 | 第10-12页 |
| 2 小波变换 | 第12-22页 |
| 2．1 第一代小波 | 第12-18页 |
| 2．1．1 基本符号 | 第12页 |
| 2．1．2 连续小波 | 第12-13页 |
| 2．1．3 离散小波 | 第13页 |
| 2．1．4 多分辨分析 | 第13-15页 |
| 2．1．5 Mallat算法 | 第15-18页 |
| 2．2 第二代小波 | 第18-20页 |
| 2．2．1 提升方案的基本原理 | 第18-20页 |
| 2．2．2 把小波变换分解成基本的提升步骤 | 第20页 |
| 2．3 整数小波变换 | 第20-21页 |
| 2．4 小结 | 第21-22页 |
| 3 图像压缩的基本原理及经典方法 | 第22-38页 |
| 3．1 图像压缩的原理 | 第22-27页 |
| 3．1．1 图像压缩的依据 | 第22页 |
| 3．1．2 信息的熵及熵编码 | 第22-23页 |
| 3．1．3 基于上下文模型的编码 | 第23-25页 |
| 3．1．4 量化 | 第25页 |
| 3．1．5 变换 | 第25-27页 |
| 3．2 图像压缩的分类 | 第27-28页 |
| 3．3 图像压缩算法的评价 | 第28页 |
| 3．4 经典的图像压缩方法 | 第28-36页 |
| 3．4．1 CALIC—一种基于上下文模型的无损图像压缩方法 | 第28-30页 |
| 3．4．2 基于小波变换的图像压缩 | 第30-36页 |
| 3．5 小结 | 第36-38页 |
| 4 用于图像压缩的小波系数的上下文模型 | 第38-45页 |
| 4．1 背景 | 第38-39页 |
| 4．2 原理 | 第39-40页 |
| 4．3 高频子带的小波系数的上下文模型（PCW） | 第40-42页 |
| 4．3．1 映射 | 第40-41页 |
| 4．3．2 预测模型 | 第41-42页 |
| 4．3．3 量化 | 第42页 |
| 4．3．4 编码 | 第42页 |
| 4．4 实验结果及分析 | 第42-44页 |
| 4．5 小结 | 第44-45页 |
| 5 用于视频压缩的三维小波系数的上下文模型 | 第45-58页 |
| 5．1 引言 | 第45页 |
| 5．2 三维小波变换 | 第45-46页 |
| 5．3 3D-ESCOT | 第46-47页 |
| 5．4 三维小波系数的上下文模型（3D-PCW） | 第47-50页 |
| 5．4．1 量化 | 第48页 |
| 5．4．2 上下文模型 | 第48-50页 |
| 5．4．3 编码 | 第50页 |
| 5．5 实验结果及分析 | 第50-55页 |
| 5．6 小结 | 第55-58页 |
| 6 总结 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 附录 | 第63页 |