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DPCM预测与Contourlet变换相结合的医学图像压缩

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-14页
    1.1 课题研究背景及意义第9-10页
    1.2 图像压缩的国内外研究现状第10-12页
    1.3 本文的研究工作及内容安排第12-14页
第2章 医学图像压缩的基本原理第14-21页
    2.1 医学图像的特点第14页
    2.2 医学图像的压缩方法第14-18页
        2.2.1 无损压缩第15-16页
        2.2.2 有损压缩第16-18页
    2.3 医学图像压缩质量评价标准第18-20页
    2.4 本章小结第20-21页
第3章 小波变换及其在医学图像压缩中的应用第21-34页
    3.1 小波变换的基本理论第21-23页
        3.1.1 连续小波变换第21-22页
        3.1.2 离散小波变换第22页
        3.1.3 多分辨率分析第22-23页
    3.2 EZW 编码的基本原理及其在医学图像压缩的应用第23-29页
        3.2.1 EZW 算法的基本原理第23-25页
        3.2.2 EZW 算法的基本流程第25-28页
        3.2.3 EZW 编码在医学图像中的应用第28-29页
    3.3 SPHIT 编码的基本原理及其对在医学图像压缩的应用第29-33页
        3.3.1 SPHIT 编码的基本原理第29-30页
        3.3.2 SPHIT 编码的基本流程第30-31页
        3.3.3 SPHIT 编码在医学图像中的应用第31-33页
    3.4 本章小结第33-34页
第4章 Contourlet 变换的基本原理以其在图像压缩中的应用第34-43页
    4.1 Contourlet 变换的发展第34-37页
        4.1.1 Bandelet 变换第34-35页
        4.1.2 Ridgelet 变换第35-36页
        4.1.3 Curvelet 变换第36-37页
    4.2 Contourlet 变换的基本理论第37-42页
        4.2.1 拉普拉斯金字塔 LP第39-40页
        4.2.2 方向滤波器组 DFB第40-42页
    4.3 Contourlet 变换在医学图像压缩中的应用第42页
    4.4 本章小结第42-43页
第5章 DPCM 与 Contourlet 变换结合在图像压缩中的应用第43-52页
    5.1 Contourlet 变换和游程编码 RLC 结合在医学图像压缩中的应用第43-44页
    5.2 Contourlet 变换和 Huffman 编码结合在医学图像中的应用第44-45页
    5.3 DPCM 与 Contourlet 变换结合在医学图像中的应用第45-49页
        5.3.1 DPCM 预测与 Contourlet 变换结合的医学图像压缩原理第46页
        5.3.2 医学图像压缩的 DPCM 预测第46-49页
    5.4 对医学图像处理后实验分析第49-51页
    5.5 本章小结第51-52页
第6章 总结与展望第52-54页
    6.1 本文主要工作第52页
    6.2 进一步研究展望第52-54页
参考文献第54-58页
致谢第58-59页
攻读硕士学位期间取得的科研成果第59页

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