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小波图像分类矢量量化与网络编码量化的研究

第一章 绪论第1-21页
 §1·1 常规压缩算法回顾与分析第13-18页
 §1·2 论文的组织结构第18-19页
 §1·3 本文的研究工作和论文的贡献第19-21页
第二章 小波分析与快速零树编码第21-40页
 §2·1 小波变换第21-30页
  §2·1·1 积分小波变换第21-23页
  §2·1·2 离散小波变换和多分辨率分析第23-27页
  §2·1·3 图像小波变换后系数的分布特点第27-30页
 §2·2 快速零树编码第30-33页
  §2·2·1 零树数据结构和EZW算法第30-31页
  §2·2·2 快速零树编码算法原理第31-33页
 §2·3 编码方案实现第33-35页
 §2·4 仿真结果第35-39页
 §2·5 本章小结第39-40页
第三章 小波图象分类矢量量化第40-71页
 §3·1 矢量量化基本原理及一般算法第40-47页
  §3·1·1 基本原理第40-41页
  §3·1·2 性能度量和码书设计第41-44页
  §3·1·3 ECVQ算法(ENTROPY-CONSTRAINED VQ)第44页
  §3·1·4 格型矢量量化(LATTICE VQ)第44-45页
  §3·1·5 树型结构VQ(TREE-STRUCTURED VQ)第45页
  §3·1·6 多级VQ(MULTISTAGE VQ)第45-46页
  §3·1·7 有限状态VQ(FINITE-STATE VQ)第46页
  §3·1·8 分层VQ(HIERARCHICAL VQ)第46-47页
  §3·1·9 分类VQ(CLASSIFIED VQ)第47页
 §3·2 小波图像VQ编码算法概述第47-50页
 §3·3 树结构矢量组合分类VQ第50-58页
  §3·3·1 算法原理第50-54页
  §3·3·2 方案实现第54-55页
  §3·3·3 仿真结果第55-58页
  §3·3·4 结论第58页
 §3·4 空间矢量组合分类VQ第58-64页
  §3·4·1 算法原理第58-60页
  §3·4·2 方案实现第60-61页
  §3·4·3 仿真结果第61-62页
  §3·4·4 结论第62-64页
 §3·5 方向树结构矢量组合分类VQ第64-70页
  §3·5·1 算法原理第64-66页
  §3·5·2 方案实现第66-67页
  §3·5·3 仿真结果第67-68页
  §3·5·4 结论第68-70页
 §3·6 本章小结第70-71页
第四章 小波图像网格编码量化第71-93页
 §4·1 网格编码调制第71-76页
 §4·2 卷积码及维特比译码第76-80页
  §4·2·1 (2,1,M)卷积编码器第76-78页
  §4·2·2 维特比译码第78-80页
 §4·3 网格编码量化第80-86页
  §4·3·1 网格编码量化原理分析第80-82页
  §4·3·2 码书划分和量化描述第82-84页
  §4·3·3 网格编码量化性能分析第84-86页
 §4·4 小波图像TCQ算法第86-88页
  §4·4·1 算法原理第86-87页
  §4·4·2 非零点量化的TCQ实现第87-88页
 §4·5 仿真结果第88-92页
 §4·6 本章小结第92-93页
第五章 小波图像网格编码矢量量化第93-109页
 §5·1 网格编码矢量量化第93-95页
 §5·2 树结构矢量分类加权TCVQ第95-100页
  §5·2·1 算法原理与加权TCVQ的实现第95-97页
  §5·2·2 仿真结果第97-100页
 §5·3 空间组合矢量分类加权TCVQ第100-104页
  §5·3·1 算法描述第100-101页
  §5·3·2 仿真结果第101-104页
 §5·4 方向树矢量分类的权TCVQ第104-108页
  §5·4·1 算法描述第104-105页
  §5·4·2 仿真结果第105-108页
 §5·5 本章小结第108-109页
第六章 空域二维空间网格编码矢量量化第109-118页
 §6·1 算法原理第110-112页
 §6·2 算法实现第112-114页
 §6·3 仿真结果第114-117页
 §6·4 本章小结第117-118页
全文总结第118-120页
攻读博士期间作者的主要论文成果第120-122页
致谢第122-123页
参考文献第123-129页

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