| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| ·图像压缩的背景及意义 | 第9-10页 |
| ·一般图像压缩方法综述 | 第10-11页 |
| ·基于分割区域的图像压缩的背景及意义 | 第11-13页 |
| ·基于分割区域的图像压缩现状综述 | 第13-17页 |
| ·图像分割方法综述 | 第13-14页 |
| ·图像分割区域编码常用方法 | 第14-16页 |
| ·分割区域形状编码 | 第16-17页 |
| ·图像压缩方法评价 | 第17-19页 |
| ·本文的研究内容和创新点 | 第19页 |
| ·本文的结构安排 | 第19-21页 |
| 第2章 小波变换及数学形态学基本知识 | 第21-35页 |
| ·连续小波变换 | 第21-22页 |
| ·离散小波变换 | 第22-23页 |
| ·小波变换的多分辨分析和 MALLAT 算法 | 第23-26页 |
| ·MALLAT 算法实现中的问题 | 第26-29页 |
| ·基于小波变换的图像压缩算法 | 第29-32页 |
| ·嵌入式零树编码（EZW）算法 | 第30页 |
| ·分级树中的集合分裂方法（SPIHT） | 第30-32页 |
| ·数学形态学基本理论 | 第32-34页 |
| ·结构元素 | 第32页 |
| ·形态学腐蚀 | 第32-33页 |
| ·形态学膨胀 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 结合香农熵和区域生长的改进分水岭分割方法 | 第35-52页 |
| ·分水岭算法及已有的改进分水岭算法 | 第35-39页 |
| ·分水岭算法 | 第35-38页 |
| ·已有的分水岭改进算法 | 第38-39页 |
| ·区域生长 | 第39页 |
| ·结合分水岭和区域生长的新的分割算法 | 第39-41页 |
| ·常见的图像分割评价方法 | 第41-42页 |
| ·区域间对比度 | 第41页 |
| ·区域内部均匀性 | 第41页 |
| ·形状测度 | 第41-42页 |
| ·图像分割结果熵评判准则 | 第42-45页 |
| ·香农熵 | 第42页 |
| ·新的熵评判准则 | 第42-45页 |
| ·结合粒子群的改进分水岭分割算法 | 第45-47页 |
| ·粒子群优化算法 | 第45-46页 |
| ·结合粒子群的分割算法 | 第46-47页 |
| ·后处理 | 第47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-51页 |
| ·参数分析 | 第47-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-51页 |
| ·本章小节 | 第51-52页 |
| 第4章 基于小波和形态学的分割区域图像压缩编码算法 | 第52-66页 |
| ·分割区域形状编码 | 第52页 |
| ·新颖的不规则区域小波变换算法 | 第52-58页 |
| ·MRWD 编码算法 | 第58-60页 |
| ·分割区域的改进形态学膨胀编码算法 | 第60-63页 |
| ·分割区域变换域统计特性分析 | 第60-61页 |
| ·分割区域的形态学膨胀编码算法 | 第61-63页 |
| ·实验结果与分析 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及取得的科研成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |