| 作者简介 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-32页 |
| §1.1 研究背景和意义 | 第12-16页 |
| ·图像压缩的研究背景 | 第12-13页 |
| ·图像压缩的原理 | 第13-14页 |
| ·图像压缩的分类 | 第14-15页 |
| ·图像压缩的研究意义 | 第15-16页 |
| §1.2 图像压缩的发展 | 第16-18页 |
| §1.3 图像压缩中变换技术的研究概况 | 第18-20页 |
| §1.4 图像感兴趣区域编码中 ROI区域提取技术概况 | 第20-21页 |
| §1.5 论文的主要工作及结构安排 | 第21-23页 |
| 参考文献 | 第23-32页 |
| 第二章 完全可逆整型变换理论基础 | 第32-48页 |
| §2.1 引言 | 第32页 |
| §2.2 浮点型变换 | 第32-40页 |
| ·Karhunen-Loeve变换 | 第33-35页 |
| ·小波变换 | 第35-38页 |
| ·离散余弦变换 | 第38-40页 |
| §2.3 可逆整型变换 | 第40-43页 |
| ·基于提升系统的可逆整型小波变换 | 第40-42页 |
| ·基于矩阵分解理论的可逆整型变换 | 第42-43页 |
| §2.4 可逆整型变换在图像压缩中的应用 | 第43-44页 |
| §2.5 本章小结 | 第44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 第三章 基于全局选主元可逆整型KL变换的彩色图像渐进压缩算法 | 第48-70页 |
| §3.1 引言 | 第48-49页 |
| §3.2 全局选主元可逆整型KL变换 | 第49-55页 |
| ·全局选主元的可逆整型KL变换矩阵变换基本框架 | 第50-53页 |
| ·全局选主元可逆整型KL变换的多阶提升框架 | 第53-55页 |
| §3.3 基于全局选主元可逆整型KL变换的三维彩色图像渐进压缩 | 第55-60页 |
| ·三维彩色图像的空间整型小波变换和谱间整型KL去相关 | 第55-56页 |
| ·结合三维Octave分裂的SPECK编码算法 | 第56-59页 |
| ·基于可逆整型KL变换的三维彩色图像渐进压缩 | 第59-60页 |
| §3.4 实验结果与分析 | 第60-66页 |
| ·有损压缩 | 第61-63页 |
| ·无损压缩 | 第63-66页 |
| §3.5 本章小结 | 第66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 第四章 基于动态规划低复杂度可逆整型KL变换的彩色图像压缩算法 | 第70-88页 |
| §4.1 引言 | 第70-71页 |
| §4.2 低复杂度完全可逆整型KLT方法 | 第71-72页 |
| §4.3 动态规划 | 第72-75页 |
| ·多级决策问题 | 第73-74页 |
| ·多级决策的基本模型 | 第74-75页 |
| ·多级决策的实现过程 | 第75页 |
| §4.4 动态规划低复杂度可逆整型KL变换 | 第75-79页 |
| ·动态规划低复杂度可逆整型KLT矩阵变换基本框架 | 第76-77页 |
| ·动态规划低复杂度可逆整型KLT性能分析 | 第77-79页 |
| §4.5 基于LOW - MDINTKLT的彩色图像压缩算法 | 第79-86页 |
| ·基于low - MDIntKLT和SPECK的压缩算法 | 第79页 |
| ·实验结果与分析 | 第79-86页 |
| ·结论 | 第86页 |
| §4.6 本章小结 | 第86页 |
| 参考文献 | 第86-88页 |
| 第五章 基于频谱重叠KL变换的多光谱图像压缩方法 | 第88-98页 |
| §5.1 引言 | 第88-90页 |
| §5.2 频谱重叠KL变换 | 第90-92页 |
| ·预滤波 | 第91页 |
| ·频谱重叠KL变换 | 第91-92页 |
| §5.3 基于频谱重叠KL变换的多光谱图像压缩 | 第92-94页 |
| ·基于频谱重叠KL变换的压缩算法 | 第92页 |
| ·实验结果与分析 | 第92-94页 |
| §5.4 本章小结 | 第94页 |
| 参考文献 | 第94-98页 |
| 第六章 基于特征标度核FISHER判别分析和特征提取的多光谱图像分类 | 第98-122页 |
| §6.1 引言 | 第98-99页 |
| §6.2 感兴趣区域编码的ROI掩码 | 第99-101页 |
| §6.3 特征标度核FISHER判别分析 | 第101-107页 |
| ·支撑矢量机基本知识 | 第101-104页 |
| ·核Fisher判别分析 | 第104-105页 |
| ·特征标度核Fisher判别分析 | 第105-107页 |
| §6.4 基于特征标度核FISHER判别分析和特征提取的多光谱图像分类 | 第107-116页 |
| ·多光谱图像分类技术 | 第107-108页 |
| ·参数分析 | 第108-109页 |
| ·算法描述 | 第109-110页 |
| ·实验结果与分析 | 第110-116页 |
| ·结论 | 第116页 |
| §6.5 结论 | 第116-117页 |
| 参考文献 | 第117-122页 |
| 第七章 结合图像帧间信息分析和FS-KFDA的极光序列图像ROI检测算法 | 第122-136页 |
| §7.1 引言 | 第122-124页 |
| §7.2 时频特征提取和训练分类器 | 第124-130页 |
| ·基于离散小波变换的极光序列图像频域特征分析与提取 | 第125-130页 |
| ·训练基于 F S- K FD A 的极光分类器 | 第130页 |
| §7.3 实验结果与分析 | 第130-133页 |
| §7.4 结论 | 第133-134页 |
| 参考文献 | 第134-136页 |
| 第八章 总结与展望 | 第136-140页 |
| §8.1 论文工作总结 | 第136-137页 |
| §8.2 工作展望 | 第137-140页 |
| 致谢 | 第140-142页 |
| 研究成果 | 第142-144页 |
