基于小波变换的人脸图像压缩
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-10页 |
| ·研究的目的和意义 | 第7页 |
| ·研究的出发点 | 第7-8页 |
| ·研究方法 | 第8-10页 |
| 第二章 人类视觉系统 | 第10-20页 |
| ·人类视觉系统的概念 | 第10-14页 |
| ·图像质量评价 | 第14-18页 |
| ·客观图像质量评价 | 第14-16页 |
| ·现代主观质量评价 | 第16-18页 |
| ·一种新的主观评价标准 | 第18-20页 |
| 第三章 强边、纹理以及平滑区域的分割 | 第20-29页 |
| ·图像分割对于人脸图像压缩的意义 | 第20-21页 |
| ·图像分割技术简介 | 第21-26页 |
| ·边界分割技术 | 第22-25页 |
| ·区域分割技术 | 第25-26页 |
| ·人脸图像分割 | 第26-29页 |
| 第四章 人脸特征 | 第29-34页 |
| ·人脸特征 | 第29页 |
| ·脸部特征定位方法 | 第29-32页 |
| ·基于先验规则 | 第29-31页 |
| ·基于几何形状信息 | 第31页 |
| ·基于色彩信息 | 第31-32页 |
| ·基于外观信息 | 第32页 |
| ·基于关联信息 | 第32页 |
| ·结论 | 第32-34页 |
| 第五章 图像压缩算法 | 第34-48页 |
| ·图像压缩的主要方法 | 第34页 |
| ·基于统计的压缩方法 | 第34-37页 |
| ·Huffman 编码 | 第36页 |
| ·算术编码 | 第36-37页 |
| ·基干图像变换的压缩方法 | 第37-40页 |
| ·离散余弦变换 | 第37页 |
| ·子带编码 | 第37-38页 |
| ·小波变换编码 | 第38-39页 |
| ·小波分析的特点 | 第39-40页 |
| ·基于小波变换的压缩方法 | 第40-44页 |
| ·人脸图像压缩的策略 | 第44-48页 |
| ·EZW 与SPIHT 算法 | 第44页 |
| ·人脸图像压缩的策略 | 第44-48页 |
| 第六章 结论 | 第48-49页 |
| ·主要工作和贡献 | 第48页 |
| ·以后的工作 | 第48-49页 |
| ·在算法中融入更多的人脸特征信息 | 第48页 |
| ·建立符合亚洲人脸特征的人脸库 | 第48页 |
| ·寻找一种算法能够训练出各种特征信息的权值 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
