| 1 绪论 | 第1-17页 |
| 1．1 本文的理论依据和研究目的 | 第7-8页 |
| 1．2 图像压缩技术分类 | 第8-9页 |
| 1．3 静态图像压缩方法概述 | 第9-12页 |
| 1．3．1 预测编码 | 第9页 |
| 1．3．2 块变换编 | 第9-10页 |
| 1．3．3 矢量量化编码 | 第10页 |
| 1．3．4 第二代图像编码算法 | 第10-11页 |
| 1．3．5 小波变换编码 | 第11页 |
| 1．3．6 分形编码 | 第11-12页 |
| 1．3．7 人工神经网络编码 | 第12页 |
| 1．4 静态图像压缩标准 | 第12-15页 |
| 1．4．1 JPEG | 第12-14页 |
| 1．4．2 JPEG2000 | 第14-15页 |
| 1．5 本文主要研究成果 | 第15-16页 |
| 1．6 本文内容安排 | 第16-17页 |
| 2 基于边缘信息测度的自适应分块DCT压缩 | 第17-37页 |
| 2．1 基于边缘信息测度的图象象素分类方法 | 第17-23页 |
| 2．1．1 象素分类的准则 | 第18-19页 |
| 2．1．2 边缘信息测度 | 第19-21页 |
| 2．1．3 图象象素分类算法 | 第21-23页 |
| 2．2 基于边缘信息测度的自适应分块DCT压缩算法 | 第23-25页 |
| 2．2．1 基于信息测度图的四叉树自适应分块 | 第23-24页 |
| 2．2．2 DCT压缩编码 | 第24页 |
| 2．2．3 算法步骤 | 第24-25页 |
| 2．2．4 基于直接边缘检测的自适应分块算法 | 第25页 |
| 2．3 计算机模拟实验结果及分析 | 第25-32页 |
| 2．4 解码方法的讨论 | 第32-36页 |
| 2．4．1 有附加开销的解码方法 | 第32-33页 |
| 2．4．2 基于DCT谱特征的块传输和解码方法 | 第33-36页 |
| 2．5 本章小结 | 第36-37页 |
| 3 基于DCT谱主方向的自适应DCT压缩 | 第37-52页 |
| 3．1 二维DCT谱分布分析 | 第37-41页 |
| 3．1．1 含有边缘图象子块的分解 | 第37-38页 |
| 3．1．2 含边缘图象子块的DCT谱分析 | 第38-41页 |
| 3．2 基于二维DCT谱分布的自适应分块 | 第41-44页 |
| 3．2．1 DCT谱分布特征曲线 | 第41-44页 |
| 3．2．2 基于DCT谱主方向的自适应分块算法 | 第44页 |
| 3．3 基于DCT谱主方向的自适应量化 | 第44-49页 |
| 3．3．1 利用二维DCT谱分布主、次方向的模板设计 | 第45-48页 |
| 3．3．2 基于自适应分块的DCT谱量化 | 第48-49页 |
| 3．4 实验比较 | 第49-51页 |
| 3．5 本章小结 | 第51-52页 |
| 4 基于DCT谱主方向的块分类矢量量化编码 | 第52-65页 |
| 4．1 码书设计 | 第53-57页 |
| 4．1．1 矢量量化器的最优条件 | 第53-55页 |
| 4．1．2 初始码书的生成方式 | 第55页 |
| 4．1．3 GLA算法 | 第55-56页 |
| 4．1．4 基于DCT谱主方向的分类码书设计 | 第56-57页 |
| 4．2 码字搜索 | 第57-58页 |
| 4．3 块分类矢量量化算法描述 | 第58-60页 |
| 4．4 计算机模拟实验 | 第60-63页 |
| 4．4．1 与非自适应方法的比较 | 第60-61页 |
| 4．4．2 最优条件及最优面积比 | 第61-63页 |
| 4．5 存在问题讨论 | 第63-64页 |
| 4．6 本章小结 | 第64-65页 |
| 5 结束语 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |