基于SVM和小波变换的图像压缩方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·数字图像压缩技术的研究背景 | 第7-8页 |
| ·数字图像压缩技术的国内外研究现状 | 第8-11页 |
| ·本课题的研究意义 | 第11页 |
| ·论文主要内容和结构 | 第11-13页 |
| 第二章 数字图像压缩技术概述 | 第13-27页 |
| ·图像压缩的基本概念 | 第13-16页 |
| ·信息论与数据压缩 | 第13页 |
| ·数字图像信息的特点 | 第13-14页 |
| ·图像压缩编码的可能性 | 第14-15页 |
| ·图像压缩编码的分类 | 第15-16页 |
| ·常用图像压缩技术与编码原理 | 第16-20页 |
| ·统计编码 | 第16页 |
| ·基于字典的编码 | 第16页 |
| ·预测编码 | 第16-17页 |
| ·变换编码 | 第17-18页 |
| ·矢量压缩编码 | 第18-19页 |
| ·其他压缩编码 | 第19-20页 |
| ·JPEG2000图像压缩算法的基本原理 | 第20-24页 |
| ·JPEG2000概述 | 第20-21页 |
| ·JPEG2000编解码系统 | 第21-23页 |
| ·JPEG2000核心算法 | 第23-24页 |
| ·图像压缩的评价 | 第24-27页 |
| ·算法的编码效率 | 第24-25页 |
| ·编码图像的质量 | 第25-27页 |
| 第三章 小波变换及支持向量机(SVM)概述 | 第27-51页 |
| ·小波与小波变换的概念 | 第27-32页 |
| ·小波理论的产生 | 第27-28页 |
| ·小波的基本概念 | 第28-29页 |
| ·小波变换的基本概念 | 第29-30页 |
| ·多分辨率分析与Mallat算法 | 第30-32页 |
| ·基于小波变换的图像压缩概念 | 第32-34页 |
| ·小波分析在图像压缩编码研究中的应用 | 第32-33页 |
| ·小波变换用于图像压缩的优势 | 第33-34页 |
| ·基于小波变换的图像压缩基本思想 | 第34页 |
| ·图像的小波变换原理 | 第34-42页 |
| ·图像的小波分解 | 第34-36页 |
| ·小波基的选择与算法实现 | 第36-39页 |
| ·二维离散小波变换 | 第39-42页 |
| ·图像小波系数的量化与编码 | 第42-46页 |
| ·小波系数的量化 | 第42-43页 |
| ·阈值的选择 | 第43-44页 |
| ·小波系数的编码技术及其发展 | 第44-46页 |
| ·支持向量机的概念 | 第46-48页 |
| ·SVM理论与函数逼近 | 第46-48页 |
| ·常用核函数 | 第48页 |
| ·SVM的研究现状与进展 | 第48-51页 |
| ·SVLM的理论研究 | 第48-49页 |
| ·支持向量机的训练算法 | 第49-50页 |
| ·支持向量机的应用和研究方向 | 第50-51页 |
| 第四章 小波变换和SVM相结合的压缩算法 | 第51-68页 |
| ·实验图像的选择及小波变换 | 第51-59页 |
| ·选择测试图像 | 第51-52页 |
| ·图像的小波变换 | 第52-56页 |
| ·小波系数的重新组织和分块 | 第56-59页 |
| ·用SVM压缩小波系数并编码 | 第59-64页 |
| ·SVM核函数和参数的选择 | 第59-63页 |
| ·支持向量与权重的编码方法 | 第63页 |
| ·压缩算法的设计 | 第63-64页 |
| ·实验结果与分析 | 第64-68页 |
| 第五章 结论 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第74页 |
