小波分析及在数字图像压缩中的应用与研究
| 学位论文原创性声明和版权使用授权书 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·图像压缩的基本原理及研究现状 | 第9-11页 |
| ·图像数据压缩的必要性 | 第9页 |
| ·图像压缩的基本概念 | 第9-10页 |
| ·图像压缩技术研究的起源与发展 | 第10-11页 |
| ·本论文的研究背景 | 第11页 |
| ·本文所做的具体工作及研究方法概述 | 第11页 |
| ·本文的结构 | 第11-13页 |
| 第二章 数字图像压缩编码技术 | 第13-24页 |
| ·信息论基础 | 第13-14页 |
| ·自信息量和一阶熵 | 第13页 |
| ·压缩基本方法之一—概率匹配 | 第13-14页 |
| ·压缩基本方法之二—条件概率 | 第14页 |
| ·无损图像压缩编码 | 第14-17页 |
| ·游程编码 | 第15页 |
| ·LZW编码 | 第15页 |
| ·霍夫曼编码 | 第15-16页 |
| ·算术编码 | 第16-17页 |
| ·有损图像压缩 | 第17-24页 |
| ·失真度理论和有损压缩 | 第17-18页 |
| ·变换编码 | 第18-19页 |
| ·预测编码 | 第19-20页 |
| ·矢量量化编码 | 第20-21页 |
| ·DCT变换编码 | 第21-22页 |
| ·小波编码 | 第22-23页 |
| ·分形编码 | 第23-24页 |
| 第三章 小波分析 | 第24-38页 |
| ·小波分析的起源与应用 | 第24-25页 |
| ·小波分析的起源 | 第24页 |
| ·小波分析的应用 | 第24-25页 |
| ·小波变换及其特点 | 第25-26页 |
| ·多分辨率分析和Mallat算法 | 第26-31页 |
| ·多分辨率分析 | 第26-29页 |
| ·Mallat算法 | 第29-30页 |
| ·二维DWT | 第30-31页 |
| ·有限长信号小波变换的边界处理 | 第31-33页 |
| ·用于图像压缩的小波的选择 | 第33-38页 |
| ·紧支集双正交小波基 | 第34-35页 |
| ·不同小波基的分解重构性能比较 | 第35-38页 |
| 第四章 基于小波的图像压缩编码 | 第38-59页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·小波变换系数的分布规律 | 第38-39页 |
| ·小波嵌入式零树的定义 | 第39-41页 |
| ·嵌入式零树小波（EZW）算法 | 第41-48页 |
| ·算法流程 | 第41-43页 |
| ·对小波零树编码的理论解释 | 第43-45页 |
| ·EZW算法的试验结果 | 第45-48页 |
| ·SPIHIT算法 | 第48-52页 |
| ·SPIHIT算法的定义 | 第48-49页 |
| ·SPIHT算法流程 | 第49-50页 |
| ·SPIHIT算法的试验结果 | 第50-52页 |
| ·X树图像编码 | 第52-54页 |
| ·X树定义 | 第52-53页 |
| ·算法流程 | 第53-54页 |
| ·对EZW算法的改进 | 第54-59页 |
| ·EZW算法存在的问题 | 第54页 |
| ·对EZW算法的改进 | 第54-57页 |
| ·算法试验结果 | 第57-59页 |
| 第5章 基于小波矢量量化图像压缩编码算法 | 第59-68页 |
| ·矢量量化编码理论 | 第59-60页 |
| ·LBG算法 | 第60-61页 |
| ·利用约束矩阵进行小波图像压缩编码 | 第61-62页 |
| ·一种改进的基于小波剪枝树矢量量化 | 第62-68页 |
| ·小波树结构和压缩的关键问题 | 第62-63页 |
| ·本文算法流程 | 第63-65页 |
| ·算法试验数据结果 | 第65-68页 |
| 总结与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 附录 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
