| 中文摘要 | 第1-7页 |
| 英文摘要 | 第7-13页 |
| 1 绪论 | 第13-21页 |
| 1．1 引言 | 第13-14页 |
| 1．2 图象编码分类 | 第14页 |
| 1．3 编码方法简述 | 第14-18页 |
| 1．3．1 无失真编码 | 第14页 |
| 1．3．2 率失真编码 | 第14-16页 |
| 1．3．3 现代编码方法 | 第16-18页 |
| 1．4 图象压缩编码的国际标准 | 第18-19页 |
| 1．5 研究对象及目标 | 第19-20页 |
| 1．6 小结 | 第20-21页 |
| 2 文档图象压缩方案 | 第21-27页 |
| 2．1 文档图象的特征 | 第21-22页 |
| 2．2 文档图象压缩现状 | 第22-23页 |
| 2．2．1二 值文档压缩 | 第22-23页 |
| 2．2．2 灰度文档压缩 | 第23页 |
| 2．3 本文的压缩方案 | 第23-25页 |
| 2．3．1 压缩方案 | 第24-25页 |
| 2．3．2 论文的结构 | 第25页 |
| 2．4 小结 | 第25-27页 |
| 3 文档图象版面分析 | 第27-51页 |
| 3．1 引言 | 第27-28页 |
| 3．2 图象预处理 | 第28-31页 |
| 3．2．1 半色调化 | 第29-30页 |
| 3．2．2 图象收缩 | 第30-31页 |
| 3．2．3 倾斜估计 | 第31页 |
| 3．3 基于数学形态学的版面分解 | 第31-45页 |
| 3．3．1 数学形态学 | 第32-35页 |
| 3．3．2 提取图象区域 | 第35-38页 |
| 3．3．3 提取图形区域 | 第38-45页 |
| 3．3．4 提取文字区域 | 第45页 |
| 3．4 实验结果与评价 | 第45-49页 |
| 3．5 小结 | 第49-51页 |
| 4 文字及图形区域压缩方法研究 | 第51-76页 |
| 4．1 算术编码 | 第52-58页 |
| 4．1．1 算术编码回顾 | 第52页 |
| 4．1．2 算术编码原理 | 第52-53页 |
| 4．1．3 自适应算术编码 | 第53-54页 |
| 4．1．4 算术编码实例 | 第54-58页 |
| 4．2 矢量描述编码 | 第58-61页 |
| 4．2．1 典型的图象识别算法 | 第59-60页 |
| 4．2．2 基于轮廓搜索的矢量描述方法 | 第60-61页 |
| 4．3 基于原型匹配的编码方法 | 第61-64页 |
| 4．3．1 概念 | 第61页 |
| 4．3．2 ＰＭＣ工作流程 | 第61-63页 |
| 4．3．3 ＰＭＣ的局限 | 第63-64页 |
| 4．4 基于灰度缩减的文字图象编码方法 | 第64-70页 |
| 4．4．1 灰度文字图象编码的必要性 | 第64-65页 |
| 4．4．2 基于灰度缩减的文字图象编码方法 | 第65-70页 |
| 4．5 实验结果及性能比较 | 第70-75页 |
| 4．5．1二 值图象实验结果及性能比较 | 第70-72页 |
| 4．5．2 灰度图象实验结果及性能比较 | 第72-75页 |
| 4．6 小结 | 第75-76页 |
| 5 图象区域压缩方法研究 | 第76-107页 |
| 5．1 离散小波变换 | 第78-87页 |
| 5．1．1 离散小波变换的能量集中特性 | 第79页 |
| 5．1．2二 维离散小波变换 | 第79-84页 |
| 5．1．3 小波基的选择 | 第84-87页 |
| 5．2 嵌入式零树小波算法 | 第87-96页 |
| 5．2．1 小波变换与嵌入式编码 | 第87-88页 |
| 5．2．2 小波系数零树编码 | 第88-90页 |
| 5．2．3 逐次逼近量化 | 第90-92页 |
| 5．2．4 编码实例 | 第92-96页 |
| 5．3 带噪图象的多阈值零树编码方法 | 第96-99页 |
| 5．3．1 多阈值零树方法 | 第96-97页 |
| 5．3．2 带噪图象的多阈值零树方法 | 第97-99页 |
| 5．4 实验结果与评价 | 第99-105页 |
| 5．4．1 小波压缩与其它方法的比较 | 第100-101页 |
| 5．4．2 带噪图象的压缩方法比较 | 第101-105页 |
| 5．5 小结 | 第105-107页 |
| 6 图象质量评价与实验结果 | 第107-125页 |
| 6．1 数字图象的品质 | 第107-110页 |
| 6．1．1 主观评价方法 | 第108页 |
| 6．1．2 客观评价方法 | 第108-109页 |
| 6．1．3 传统方法的局限性 | 第109-110页 |
| 6．2 基于人眼视觉系统的质量评价方法 | 第110-113页 |
| 6．2．1 视觉现象的外在表现 | 第110-112页 |
| 6．2．2 基于ＨＶＳ方法分类 | 第112-113页 |
| 6．3 基于ＨＶＳ的结构化质量因子 | 第113-117页 |
| 6．4 实验结果 | 第117-120页 |
| 6．4．1 评价指标 | 第117-118页 |
| 6．4．2 测试图象集 | 第118页 |
| 6．4．3 测试结果 | 第118-120页 |
| 6．4．4 结论 | 第120页 |
| 6．5 小结 | 第120-125页 |
| 7 本文工作总结与今后工作展望 | 第125-127页 |
| 致谢 | 第127-128页 |
| 参考文献 | 第128-136页 |
| 附：1．作者在攻读博士学位期间发表的论文目录 | 第136-137页 |
| 2． 作者在攻读博士学位期间参加科研项目及得奖情况 | 第137页 |