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基于分形理论和演化算法的灰度图像压缩

中文摘要第1-4页
英文摘要第4-10页
第一章 绪论第10-15页
 1.1 研究背景与意义第10-11页
 1.2 分形理论第11-13页
  1.2.1 分形的定义及其性质第11-12页
  1.2.2 分形的图像模型第12-13页
  1.2.3 迭代函数系统第13页
 1.3 分形在编码压缩中的作用第13-14页
 1.4 本论文的主要内容第14-15页
第二章 迭代函数系统IFS第15-24页
 2.1 IFS的起源与发展第15页
 2.2 分形空间第15-16页
 2.3 分形空间上的压缩映射第16-17页
 2.4 迭代函数系统第17-18页
 2.5 仿射变换第18-19页
 2.6 用迭代函数系统构造分形第19-21页
  2.6.1 确定性算法第19-20页
  2.6.2 随机迭代算法第20-21页
 2.7 带映射的局部迭代函数系统(LIFSM)第21-22页
 2.8 迭代函数系统压缩图像第22-24页
  2.8.1 基于IFS实现图像压缩第22-23页
  2.8.2 分割迭代函数系统第23-24页
第三章 演化算法第24-36页
 3.1 演化算法的起源和研究内容第24-25页
 3.2 设计演化算法的基本原则第25页
 3.3 设训演化算法的基本步骤第25-26页
 3.4 编码表示第26-27页
  3.4.1 位串编码第26-27页
  3.4.2 实数编码第27页
  3.4.3 有序串编码第27页
  3.4.4 结构式编码第27页
 3.5 适应性的度量第27-29页
  3.5.1 原始适应函数第28页
  3.5.2 标准适应函数第28页
  3.5.3 适应值的调节第28-29页
 3.6 选择策略第29-31页
  3.6.1 转盘式选择第29页
  3.6.2 基于排名的选择第29-30页
   3.6.2.1 线性排名选择第30页
   3.6.2.2 非线性排名选择第30页
  3.6.3 基于局部竞争机制的选择第30-31页
   3.6.3.1 锦标赛选择第31页
   3.6.3.2 (μ,λ)和μ+λ选择第31页
 3.7 演化算子的设计第31-36页
  3.7.1 杂交算子第31-33页
   3.7.1.1 单点杂交第32页
   3.7.1.2 双点杂交与多点杂交第32页
   3.7.1.3 均匀杂交第32-33页
   3.7.1.4 算术杂交第33页
  3.7.2 变异算子第33-36页
   3.7.2.1 基本位变异第34页
   3.7.2.2 均匀变异第34-35页
   3.7.2.3 非均匀变异第35-36页
第四章 基于分形理论的灰度图像压缩方法第36-53页
 4.1 图像压缩的基本原理第36-37页
 4.2 图像压缩编码的分类第37-38页
  4.2.1 无失真编码第37页
  4.2.2 限失真编码第37-38页
 4.3 图像质量的判别标准第38-39页
  4.3.1 客观评价第38页
  4.3.2 主观评价第38-39页
 4.4 静态灰度图像的分形压缩方法第39-53页
  4.4.1 图像编码的基本操作第39-40页
  4.4.2 全局分块搜索算法第40-42页
  4.4.3 分级分块搜索算法第42-46页
   4.4.3.1 固定门限编码算法第42-43页
   4.4.3.2 自适应门限值的编码方案第43-46页
  4.4.4 分类分块搜索算法第46-49页
   4.4.4.1 线性分类法第46-48页
   4.4.4.2 四分之一块的灰度排列分类法第48-49页
  4.4.5 基于块的分形图像压缩(RBFC)第49-53页
   4.4.5.1 合并标准第49-52页
   4.4.5.2 不规则分形编码第52-53页
第五章 基于演化算法的灰度图像压缩第53-68页
 5.1 思想的产生第53-54页
 5.2 步骤简介第54-55页
 5.3 分形图像的预处理第55-56页
  5.3.1 分类处理第55页
  5.3.2 匹配域预处理第55-56页
 5.4 染色体编码第56-59页
 5.5 适应度函数第59-60页
 5.6 遗传算子第60-61页
  5.6.1 杂交算子第60页
  5.6.2 变异算子第60-61页
 5.7 选择策略第61-63页
  5.7.1 采样空间第62页
  5.7.2 采样机理第62-63页
  5.7.3 选择概率第63页
 5.8 提出演化计算的基本模型第63-64页
 5.9 实验结果第64-66页
 5.10 各种方法实验结果的比较第66-67页
 5.11 结论和讨论第67-68页
参考文献第68-71页
附录第71-72页
致谢第72页

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