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 |