基于Context建模的熵编码在无失真图像压缩中的应用
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 概述 | 第9-15页 |
| 1.1 研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外Context模型的研究背景 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的主要结构及创新点 | 第12-15页 |
| 第二章 图像压缩编码 | 第15-29页 |
| 2.1 图像压缩原理 | 第15-17页 |
| 2.1.1 数字图像的冗余 | 第15-16页 |
| 2.1.2 无失真图像压缩系统的构成 | 第16-17页 |
| 2.1.3 无损图像压缩编码系统的评价标准 | 第17页 |
| 2.2 预测编码原理 | 第17-21页 |
| 2.2.1 预测器 | 第18-21页 |
| 2.3 条件熵 | 第21-23页 |
| 2.4 算术编码原理 | 第23-26页 |
| 2.4.1 算术编码的实现 | 第24-25页 |
| 2.4.2 算术编码的译码 | 第25-26页 |
| 2.4.3 自适应算术编码 | 第26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-29页 |
| 第三章 Context建模 | 第29-43页 |
| 3.1 Context模型的建立 | 第29-32页 |
| 3.2 Context模型的自适应定阶 | 第32-36页 |
| 3.2.1 求大训练集 | 第32-33页 |
| 3.2.2 Context模型的条件点相关性排序 | 第33-34页 |
| 3.2.3 Context模型的条件点选取 | 第34-36页 |
| 3.3 最优误差条件概率分布 | 第36-37页 |
| 3.4 广义高斯分布模型 | 第37-39页 |
| 3.5 图像压缩的算法流程 | 第39-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-43页 |
| 第四章 基于Context建模的熵编码实验仿真 | 第43-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 总结 | 第55-56页 |
| 5.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录 | 第61-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
