基于小波的图像压缩编码及其在人脸识别中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·图像的含义及其分类 | 第7页 |
| ·数据、图像压缩的原理与分类 | 第7-9页 |
| ·数据压缩的原理 | 第7-8页 |
| ·图像数据的冗余与压缩编码的技术分类 | 第8-9页 |
| ·图像数据压缩系统的评价和图像质量的评价 | 第9-11页 |
| ·图像客观保真度准则 | 第9-10页 |
| ·图像主观保真度准则 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-13页 |
| ·经典图像压缩编码方法 | 第11-12页 |
| ·现代图像压缩编码方法 | 第12-13页 |
| ·论文安排 | 第13-15页 |
| 第二章 小波变换及其在图像压缩编码中的应用 | 第15-38页 |
| ·小波变换的基本思想 | 第15-16页 |
| ·传统小波变换与多分辨分析 | 第16-19页 |
| ·连续与离散小波变换 | 第16-18页 |
| ·多分辨分析 | 第18-19页 |
| ·二代小波变换(提升框架) | 第19-26页 |
| ·提升框架的实现步骤 | 第19-21页 |
| ·传统小波的提升框架构造方法 | 第21-23页 |
| ·几种常用的小波提升构造方法 | 第23-26页 |
| ·整数小波变换 | 第26-29页 |
| ·小波编码的基本思想 | 第29页 |
| ·图像小波变换系数的统计特性 | 第29-33页 |
| ·小波变换编码的关键问题 | 第33-37页 |
| ·小波变换编码滤波器的选择 | 第33-34页 |
| ·图像小波变换的边界处理 | 第34-37页 |
| ·小波分解／重构级数 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 小波图像编码算法研究 | 第38-61页 |
| ·小波图像编码概述 | 第38-43页 |
| ·图像的树结构编码算法 | 第38-41页 |
| ·EBCOT算法及JPEG2000 | 第41-43页 |
| ·基于SPIHT算法的编解码系统实现及性能分析 | 第43-55页 |
| ·SPIHT算法概述 | 第43-48页 |
| ·SPIHT对一类特殊图像含噪图像的压缩效果分析 | 第48-51页 |
| ·JPEG编码及其与SPIHT编码比较 | 第51-55页 |
| ·基于整数小波的SPIHT编码及其分析 | 第55-57页 |
| ·图像预处理及其对压缩效果的影响 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 小波图像编码在人脸识别系统中的应用 | 第61-72页 |
| ·人脸检测、识别系统简介 | 第61-63页 |
| ·基于小波的图像编码器的设计和实现 | 第63-66页 |
| ·SPIHT编码器系统组成 | 第63-64页 |
| ·SPIHT编码器流程及位流文件格式 | 第64-66页 |
| ·小波图像压缩在人脸识别系统中的应用 | 第66-71页 |
| ·人脸图像的SPIHT压缩编码 | 第66-67页 |
| ·基于HMM人脸识别算法及分析 | 第67-70页 |
| ·人脸图像压缩对识别的影响及分析 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 总结和展望 | 第72-74页 |
| ·本文总结 | 第72-73页 |
| ·未来工作展望 | 第73-74页 |
| 参考文献和站点 | 第74-79页 |
| 附录: 本文用到的测试图像 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
