| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题的研究背景 | 第8-12页 |
| ·课题研究的意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状和水平 | 第13-14页 |
| ·课题研究思路 | 第14页 |
| ·课题研究内容 | 第14-15页 |
| ·课题研究取得的主要成果及创新点 | 第15-16页 |
| 第二章 图像压缩的基本理论和方法 | 第16-28页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·图像压缩编码的理论基础 | 第16-19页 |
| ·图像编码分类 | 第19-20页 |
| ·几种经典的编码方法 | 第20-25页 |
| ·图像压缩编码的国际标准 | 第25页 |
| ·图像压缩的质量评价 | 第25-28页 |
| 第三章 小波分析基础理论 | 第28-37页 |
| ·小波分析发展 | 第28页 |
| ·连续小波变换 | 第28-30页 |
| ·离散小波变换 | 第30-31页 |
| ·离散二进小波变换 | 第31页 |
| ·多分辨率分析 | 第31-32页 |
| ·Mallat算法 | 第32-34页 |
| ·多小波 | 第34-37页 |
| 第四章 神经网络基础理论及设计方法 | 第37-46页 |
| ·概述 | 第37-38页 |
| ·神经元模型 | 第38-39页 |
| ·神经网络的图像压缩机理和优势 | 第39-40页 |
| ·BP网络 | 第40-44页 |
| ·应用神经网络解决实际问题的步骤 | 第44-46页 |
| 第五章 小波神经网络与图像压缩 | 第46-56页 |
| ·小波神经网络基础理论 | 第46-49页 |
| ·应用小波神经网络进行图像压缩编码 | 第49-56页 |
| 第六章 多小波神经网络在图像压缩中的应用 | 第56-63页 |
| ·多小波神经网络设计 | 第56-58页 |
| ·多小波网络的性质 | 第58-59页 |
| ·多小波网络的学习算法 | 第59-60页 |
| ·应用多小波网络进行预测编码 | 第60-63页 |
| 总结与展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第68-69页 |
| 附录B 相关源程序 | 第69-74页 |
| 1 CWaveletNeuralNetwork的定义 | 第69页 |
| 2 CWaveletNeuralNetwork的实现 | 第69-74页 |