基于高阶谱特征的图像分形编码
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 前言 | 第9-22页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·图像压缩编码概论 | 第10-16页 |
| ·无失真编码 | 第11页 |
| ·失真压缩编码 | 第11-16页 |
| ·图像压缩编码的国际标准概述 | 第16-18页 |
| ·图像压缩编码系统的性能评价 | 第18-20页 |
| ·论文的结构内容安排 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第二章 分形编码的数学基础 | 第22-27页 |
| ·不动点理论 | 第22页 |
| ·拼贴定理 | 第22-23页 |
| ·迭代函数系统（IFS） | 第23-24页 |
| ·分形 | 第24-26页 |
| ·分形的概念 | 第24-25页 |
| ·分形在图像处理中的应用 | 第25页 |
| ·IFS 的直观概念 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基本分形算法的原理和实现 | 第27-34页 |
| ·引言 | 第27-28页 |
| ·基本原理 | 第28-30页 |
| ·解码过程 | 第30-31页 |
| ·基本分形编码算法的具体步骤 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 几种改进的分形编码算法 | 第34-42页 |
| ·图像分块 | 第34-36页 |
| ·固定尺寸分块 | 第34-35页 |
| ·自适应分块 | 第35-36页 |
| ·变换参数量化和比特分配 | 第36页 |
| ·加速分形编码的两大类方法 | 第36-40页 |
| ·分类方法 | 第36-39页 |
| ·Fish 分类 | 第37页 |
| ·Hurtgen 分类 | 第37页 |
| ·Mario 分类 | 第37-39页 |
| ·特征方法 | 第39-40页 |
| ·正规化投影算子 | 第39页 |
| ·DCT 特征向量 | 第39页 |
| ·KL 特征向量 | 第39-40页 |
| ·其他加速方法 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 基于图像高阶谱的分形图像编码 | 第42-63页 |
| ·最邻近搜索算法 | 第44-49页 |
| ·图像的高阶谱估计和全搜索算法 | 第49-62页 |
| ·高阶谱及其估计 | 第49-51页 |
| ·Saupe 的近邻搜索算法 | 第51-52页 |
| ·全搜索的最近邻搜索算法 | 第52-54页 |
| ·实验结果与分析讨论 | 第54-62页 |
| ·新算法的编码性能 | 第55-57页 |
| ·默认值ε_0 的分析 | 第57页 |
| ·四叉树分块的结果 | 第57-59页 |
| ·编码性能和效果图 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 结论和展望 | 第63-65页 |
| ·工作总结 | 第63页 |
| ·下一步的工作方向和展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第71-72页 |
