| 中文摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 符号说明 | 第10-11页 |
| 第一章 图像压缩技术概述 | 第11-17页 |
| 1.1 图像压缩技术的回顾与研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2 图像压缩技术的分类 | 第12-14页 |
| 1.3 图像压缩技术的评估准则 | 第14-15页 |
| 1.4 人类视觉系统 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 分形理论及基本分形图像压缩算法 | 第17-30页 |
| 2.1 分形理论概述 | 第17-18页 |
| 2.2 分形图像压缩的数学基础 | 第18-21页 |
| 2.2.1 不动点原理和拼贴定理 | 第18-20页 |
| 2.2.2 仿射变换 | 第20-21页 |
| 2.3 Jacquin基本分形图像压缩算法 | 第21-25页 |
| 2.3.1 编码和解码过程 | 第21-24页 |
| 2.3.2 实验仿真结果 | 第24-25页 |
| 2.3.3 结论 | 第25页 |
| 2.4 分形图像压缩算法的改进方向 | 第25-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 小波分析理论及小波图像压缩算法 | 第30-40页 |
| 3.1 小波分析理论 | 第30-31页 |
| 3.2 离散小波变换与多分辨率分析 | 第31-32页 |
| 3.3 二维图像信号的小波分解 | 第32-35页 |
| 3.4 嵌入式零树小波图像压缩算法 | 第35-39页 |
| 3.4.1 系数重要性图与零树 | 第35-37页 |
| 3.4.2 编码和解码过程 | 第37-38页 |
| 3.4.3 实验仿真结果 | 第38-39页 |
| 3.4.4 结论 | 第39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于小波变换的分形图像压缩算法 | 第40-55页 |
| 4.1 基于小波变换的无搜索分形图像压缩算法 | 第40-45页 |
| 4.1.1 Jacquin基本分形图像压缩算法的参数改进 | 第40-41页 |
| 4.1.2 空间域无搜索分形图像压缩算法 | 第41-42页 |
| 4.1.3 小波域中无搜索分形图像压缩算法 | 第42-43页 |
| 4.1.4 实验仿真结果 | 第43-44页 |
| 4.1.5 结论 | 第44-45页 |
| 4.2 基于K-均值聚类优化的分形图像压缩算法 | 第45-51页 |
| 4.2.1 K-均值聚类优化算法 | 第45-46页 |
| 4.2.2 基于K-均值聚类优化的分形图像压缩算法一 | 第46-48页 |
| 4.2.3 基于K-均值聚类优化的分形图像压缩算法二 | 第48-51页 |
| 4.3 渐进式邻域搜索快速分形图像压缩算法 | 第51-54页 |
| 4.3.1 算法描述 | 第51-52页 |
| 4.3.2 实验仿真结果 | 第52-53页 |
| 4.3.3 结论 | 第53-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 EM算法及其应用 | 第55-62页 |
| 5.1 EM算法 | 第55-57页 |
| 5.1.1 EM算法的理论概述 | 第55-56页 |
| 5.1.2 EM算法的性质 | 第56-57页 |
| 5.2 EM算法的应用 | 第57-61页 |
| 5.2.1 EM算法用于非线性状态空间模型 | 第57-59页 |
| 5.2.2 EM算法的推广应用 | 第59-61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第71-72页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第72页 |
