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基于小波变换的图像压缩技术研究

第一章 绪论第1-12页
   ·图像数据中的冗余第7-8页
   ·图像压缩系统的模型第8-10页
   ·图像压缩的质量评价第10-11页
   ·本文内容的安排第11-12页
第二章 图像压缩技术的发展及国际标准简介第12-17页
   ·图像压缩技术的发展及研究现状第12-13页
   ·图像压缩编码的国际标准简介第13-17页
     ·JPEG(Joint Photographic Experts Group)第13-14页
     ·JPEG2000第14-15页
     ·H.261第15页
     ·MPEG-1第15-16页
     ·MPEG-2第16页
     ·MPEG-4第16-17页
第三章 小波变换及其在图像压缩中的应用第17-36页
   ·小波变换简介第17-22页
     ·小波分析思想的来源第17-18页
     ·连续小波变换(CWT)第18-20页
     ·连续小波变换的离散化—框架小波变换第20-21页
     ·R-小波第21-22页
   ·多分辨率分析和离散小波变换第22-28页
     ·多分辨率分析(MRA)第22-24页
     ·离散小波变换(DWT)第24-25页
     ·Mallat算法—快速小波变换第25-26页
     ·二维DWT第26-28页
   ·小波变换用于图像压缩第28-31页
     ·小波基的选择第28-30页
     ·滤波器长度的确定第30页
     ·小波分解的层数第30页
     ·小波分解的边界问题第30-31页
   ·图像小波变换后系数的分布特点第31-36页
     ·小波图像的频谱划分和方向选择性第31-33页
     ·小波图像的多分辨率分析特点第33页
     ·图像的小波系数的统计特性第33-36页
第四章 图像小波系数的量化编码第36-56页
   ·矢量量化第36-38页
   ·格形矢量量化器(LVQ)第38-44页
     ·格的一般概念第39页
     ·一些常用的格第39-40页
     ·格量化的快速算法—搜索器设计第40-41页
     ·LVQ索引器的设计第41-43页
     ·LVQ设计的一般步骤第43-44页
   ·逐次逼近的格形矢量量化器第44-56页
     ·逐次逼近的矢量量化第44-48页
     ·小波系数的零树编码第48-50页
     ·对SA-W-VQ算法的改进第50-52页
     ·改进后算法的描述第52-56页
第五章 预测编码和熵编码第56-65页
   ·预测编码第56-58页
     ·最佳线性预测器第57-58页
     ·实用预测器举例第58页
   ·熵编码第58-65页
     ·信源的熵第58-59页
     ·霍夫曼编码第59-61页
     ·算术编码第61-65页
第六章 仿真结果分析与总结第65-71页
   ·刻度因子α的确定第66页
   ·图像压缩结果的客观评价第66-68页
   ·图像压缩结果的主观评价第68-71页
第七章 全文总结第71-73页
参考文献第73-76页
学习期间发表的论文第76-77页
致谢第77-78页

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