| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1．1 图像编码的必要性和可能性 | 第7-8页 |
| 1．2 图像压缩编码的分类及一般框图 | 第8-9页 |
| 1．2．1 图像压缩编码的分类 | 第8页 |
| 1．2．2 图像压缩编码的一般框图 | 第8-9页 |
| 1．3 图像压缩编码技术的发展历史和现状 | 第9-10页 |
| 1．3．1 图像压缩编码技术的发展历史 | 第9-10页 |
| 1．3．2 图像压缩编码技术的现状 | 第10页 |
| 1．4 本文的工作 | 第10-11页 |
| 第二章 小波分析基本理论 | 第11-23页 |
| 2．1 小波变换 | 第11-14页 |
| 2．1．1 小波函数 | 第11页 |
| 2．1．2 连续小波变换 | 第11-13页 |
| 2．1．3 小波变换的时频局部化性能 | 第13-14页 |
| 2．2 离散小波变换 | 第14页 |
| 2．3 多分辨率分析与Mallat算法 | 第14-18页 |
| 2．3．1 多分辨率分析 | 第14-17页 |
| 2．3．2 Mallat算法 | 第17-18页 |
| 2．4 图像的二维小波变换 | 第18-23页 |
| 2．4．1 图像的Mallat算法 | 第18-21页 |
| 2．4．2 图像小波变换的优点 | 第21-23页 |
| 第三章 矢量量化原理 | 第23-32页 |
| 3．1 矢量量化基本原理 | 第23-26页 |
| 3．1．1 矢量量化的定义 | 第23-24页 |
| 3．1．2 失真测度 | 第24-25页 |
| 3．1．3 矢量量化器 | 第25-26页 |
| 3．1．4 矢量量化器的比特率 | 第26页 |
| 3．2 矢量量化器的设计方法 | 第26-30页 |
| 3．2．1 LBG算法 | 第26-29页 |
| 3．2．2 初始码书的选定与空细胞腔的处理 | 第29-30页 |
| 3．3 矢量量化在图像编码中的应用 | 第30-32页 |
| 第四章 小波零树 | 第32-38页 |
| 4．1 图像质量的客观评价 | 第32页 |
| 4．2 小波变换后的数据统计特性 | 第32-35页 |
| 4．3 小波子树、零树和Shapiro算法 | 第35-38页 |
| 4．3．1 小波子树的几个定义 | 第35-36页 |
| 4．3．2 Shapiro算法中零树编码部分 | 第36-38页 |
| 第五章 基于小波变换子图像相似性的压缩编码 | 第38-47页 |
| 5．1 分类矢量量化（CVQ） | 第38-39页 |
| 5．2 小波变换域中的自相似性 | 第39-40页 |
| 5．3 分类矢量对恢复图像的影响及相关性的验证 | 第40-42页 |
| 5．3．1 分类矢量对恢复图像的影响 | 第40-41页 |
| 5．3．2 相似性验证 | 第41-42页 |
| 5．4 基于小波变换子图像相似性的分类矢量量化压缩编码 | 第42-45页 |
| 5．4．1 对高能活跃类矢量的处理 | 第42-43页 |
| 5．4．2 编码方案 | 第43-45页 |
| 5．5 计算机仿真结果与总结 | 第45-47页 |
| 结束语 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-50页 |