| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·支持向量机的发展及研究现状 | 第7-8页 |
| ·小波理论的研究现状 | 第8-9页 |
| ·图像压缩理论及发展现状 | 第9-10页 |
| ·本文的主要工作 | 第10页 |
| ·本文的章节安排 | 第10-12页 |
| 第二章 支持向量回归进行图像压缩研究 | 第12-26页 |
| ·支持向量机理论 | 第12-19页 |
| ·统计学习理论 | 第12页 |
| ·VC 维 | 第12-13页 |
| ·结构风险最小化理论 | 第13-14页 |
| ·最优超平面 | 第14-15页 |
| ·支持向量机及支持向量回归理论 | 第15页 |
| ·线性SVM | 第15-16页 |
| ·非线性SVM | 第16-18页 |
| ·支持向量回归（SVR） | 第18-19页 |
| ·图像压缩理论 | 第19-22页 |
| ·图像压缩的发展历程 | 第19页 |
| ·经典图像压缩方法的分类 | 第19-21页 |
| ·图像压缩的新方法 | 第21-22页 |
| ·支持向量回归进行图像压缩研究 | 第22-25页 |
| ·JPEG 标准 | 第22页 |
| ·支持向量回归与DCT 变换结合进行图像压缩 | 第22-25页 |
| ·实验结果 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 支持向量回归与小波理论结合进行灰度图像压缩研究 | 第26-43页 |
| ·小波理论 | 第26-32页 |
| ·预备知识 | 第26页 |
| ·连续小波变换 | 第26-29页 |
| ·离散小波变换 | 第29-30页 |
| ·多分辨率分析与正交小波变换 | 第30-31页 |
| ·小波包的基本原理 | 第31-32页 |
| ·小波理论在图像压缩中的研究 | 第32-35页 |
| ·图像的小波分解和重构 | 第32-33页 |
| ·图像的小波多分辨率分析 | 第33-35页 |
| ·支持向量回归与小波理论结合进行图像压缩 | 第35-42页 |
| ·图像数据压缩处理过程 | 第37-39页 |
| ·图像数据解压处理过程 | 第39-41页 |
| ·实验结果 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 支持向量回归与小波理论结合对多光谱遥感图像的压缩研究 | 第43-48页 |
| ·多光谱遥感图像压缩 | 第43页 |
| ·支持向量回归与小波理论结合进行多光谱遥感图像压缩 | 第43-47页 |
| ·三维SPHIHT 编码 | 第44页 |
| ·支持向量回归与小波理论结合进行多光谱遥感图像压缩处理 | 第44页 |
| ·实验结果 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-49页 |
| ·工作总结 | 第48页 |
| ·展望 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第54页 |
