| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 纹理图像压缩的发展现状 | 第9-15页 |
| 1.2.1 图像压缩编码 | 第9-11页 |
| 1.2.2 纹理图像压缩 | 第11-13页 |
| 1.2.3 三维网格压缩 | 第13-15页 |
| 1.3 研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 纹理图像特征点的提取 | 第16-30页 |
| 2.1 模型几何 | 第16-19页 |
| 2.2 网格半正则化多分辨率处理 | 第19-22页 |
| 2.2.1 基本原理 | 第19-20页 |
| 2.2.2 实验与结果 | 第20-22页 |
| 2.3 网格曲面的逆细分 | 第22-29页 |
| 2.3.1 小波和三维模型网格的多分辨率分析 | 第22-23页 |
| 2.3.2 基于Modified Loop模式的网格处理 | 第23-25页 |
| 2.3.3 构建小波生成树 | 第25-26页 |
| 2.3.4 提取网格特征点 | 第26-27页 |
| 2.3.5 实验与结果 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 纹理图像感兴趣区域小波变换 | 第30-43页 |
| 3.1 聚类算法划分感兴趣区域 | 第30-34页 |
| 3.1.1 聚类算法简介 | 第30-31页 |
| 3.1.2 K-means算法 | 第31-32页 |
| 3.1.3 实验与结果 | 第32-34页 |
| 3.2 图像小波变换 | 第34-38页 |
| 3.2.1 MALLAT算法 | 第34-36页 |
| 3.2.2 图像的小波分解与重构 | 第36-37页 |
| 3.2.3 实验与结果 | 第37-38页 |
| 3.3 基于感兴趣区域的图像压缩 | 第38-42页 |
| 3.3.1 ROI压缩技术的基本原理 | 第38-39页 |
| 3.3.2 感兴趣区域编码方法 | 第39-41页 |
| 3.3.3 实验与结果 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 嵌入式零树小波编码及图像重建 | 第43-51页 |
| 4.1 嵌入式零树小波 | 第43-46页 |
| 4.1.1 子带扫描方式 | 第43-44页 |
| 4.1.2 EZW编码 | 第44-46页 |
| 4.2 霍夫曼编码 | 第46页 |
| 4.3 实验与结果 | 第46-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56页 |