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基于SPIHT的无表零树图像压缩算法

第1章 绪论第1-20页
   ·引言第7页
   ·数据冗余性第7-9页
   ·图像压缩分类第9页
   ·图像压缩技术评价第9-11页
   ·图像压缩编码方法第11-19页
     ·经典编码方法第12-16页
     ·现代编码方法第16-19页
   ·论文内容安排第19-20页
第2章 小波变换与图像压缩第20-33页
   ·引言第20页
   ·傅立叶变换到小波变换第20-23页
     ·傅立叶变换第20-21页
     ·短时傅立叶变换第21-22页
     ·小波变换第22-23页
       ·连续小波变换第22页
       ·离散小波变换第22-23页
   ·小波变换的Mallat 算法第23-25页
   ·小波提升方案第25-27页
     ·提升步骤第25-26页
     ·提升方案的优点第26-27页
   ·小波变换用于图像压缩第27-32页
     ·图像的小波分解第27-28页
     ·小波变换图像压缩的优点第28页
     ·小波变换用于图像压缩应考虑的问题第28-32页
       ·小波基的选择第28-30页
       ·小波变换级数第30-31页
       ·边界问题第31-32页
   ·本章小结第32-33页
第3章 嵌入式零树小波编码第33-45页
   ·引言第33页
   ·嵌入式编码第33-34页
   ·渐进传输原则第34-35页
   ·EZW 算法第35-38页
     ·树结构分析第35页
     ·零树概念第35-36页
     ·算法描述第36-38页
     ·算法分析第38页
   ·SPIHT 算法第38-42页
     ·空间方向树及集合定义第39-40页
     ·算法集合划分规则第40页
     ·算法描述第40-41页
     ·算法分析第41-42页
   ·LZC 算法第42-44页
     ·算法所用集合定义第42-43页
     ·算法描述第43-44页
     ·算法分析第44页
   ·本章小结第44-45页
第4章 基于SPIHT 的无表零树编码算法第45-52页
   ·引言第45页
   ·改进零树结构第45-46页
   ·标志位图第46-47页
   ·算法描述第47-48页
   ·实验结果第48-50页
   ·算法分析第50-51页
   ·本章小结第51-52页
第5 章全文总结第52-54页
参考文献第54-59页
摘要第59-61页
ABSTRACT第61-64页
致谢第64-65页
导师及作者简介第65页

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