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嵌入式小波图像编码算法及应用研究

摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第1章 绪论第13-29页
   ·研究背景第13-14页
   ·嵌入式小波图像编码方法研究现状第14-25页
   ·本文研究内容和组织方式第25-29页
第2章 小波变换编码理论基础第29-42页
   ·连续小波变换与离散小波变换第29-31页
     ·连续小波变换第29-30页
     ·离散小波变换第30-31页
   ·多分辨率分析与Mallat 算法第31-35页
     ·多分辨率分析第31-32页
     ·Mallat 算法第32-34页
     ·双正交小波变换第34-35页
   ·二维图像的小波分解第35-37页
   ·小波变换编码基本框架第37-40页
     ·小波基的选取第37-38页
     ·小波系数的量化第38-39页
     ·熵编码第39-40页
   ·图像压缩质量的评价标准第40-41页
   ·本章小结第41-42页
第3章 基于分形的小波图像编码算法研究第42-59页
   ·引言第42-43页
   ·分形与小波第43-45页
     ·分形的定义第43-44页
     ·分形与小波的关系第44-45页
   ·迭代函数系统第45-46页
   ·分形图像编码方法第46-49页
     ·基于分块的分形图像编码第47-48页
     ·基于小波变换的分形图像编码第48-49页
   ·基于分形搜索树的小波图像编码算法第49-54页
     ·值域块的划分与扫描第49-50页
     ·定义域块的收缩变换第50-51页
     ·分形搜索树的构建第51-53页
     ·算法描述第53-54页
   ·实验结果与分析第54-58页
   ·本章小结第58-59页
第4章 基于SVM 的小波图像编码算法研究第59-77页
   ·引言第59-60页
   ·提升小波第60-61页
   ·SVM 及其回归第61-64页
     ·SVM第61-62页
     ·SVM 回归第62页
     ·ε-支持向量回归机第62-64页
   ·基于SVM 的小波图像编码方法第64-72页
     ·回归树的构建第64-66页
     ·线性动态的阈值选取第66-68页
     ·动态误差参数的选取第68-71页
     ·算法描述第71-72页
   ·实验结果与分析第72-75页
   ·本章小结第75-77页
第5章 基于小波的Contourlet 变换图像编码算法研究第77-96页
   ·引言第77-79页
   ·Contourlet 变换第79-83页
     ·离散Contourlet第79-81页
     ·方向滤波器组第81-82页
     ·Contourlet 的稀疏表示第82-83页
   ·基于小波的Contourlet 变换第83-84页
   ·基于HVS 的加权处理第84-86页
   ·基于WBCT 的SPECK 编码算法第86-89页
     ·SPECK 编码第86-87页
     ·基于熵的方向优化分解第87-89页
     ·算法描述第89页
   ·实验结果及分析第89-94页
   ·本章小结第94-96页
第6章 基于小波包的EBCOT 岩心图像压缩第96-110页
   ·引言第96-97页
   ·小波包第97-98页
   ·基于分形维数的小波包基选取第98-101页
     ·分形维数第98-99页
     ·岩心图像分形维数的计算第99-100页
     ·最优小波包基选取第100-101页
   ·基于EBCOT 的岩心图像压缩第101-106页
     ·EBCOT 算法第101-102页
     ·岩心图像压缩过程第102-103页
     ·实验结果与分析第103-106页
   ·基于单窗口并行扫描的EBCOT 算法第106-109页
     ·状态预存第106-107页
     ·单窗口并行扫描第107-108页
     ·实验结果分析第108-109页
   ·本章小结第109-110页
结论第110-112页
参考文献第112-123页
攻读博士学位期间发表的论文第123-124页
致谢第124页

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