| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.2 图像压缩的必要性 | 第11-12页 |
| 1.3 图像压缩的可能性 | 第12页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.5 论文内容安排 | 第13-14页 |
| 第二章 小波分析理论 | 第14-25页 |
| 2.1 小波变换 | 第14-18页 |
| 2.1.1 小波的基本概念 | 第14-15页 |
| 2.1.2 一维连续小波变换 | 第15-17页 |
| 2.1.3 离散小波变换 | 第17-18页 |
| 2.2 图像的小波多分辨率分析 | 第18-21页 |
| 2.3 正交小波基快速算法(Mallat算法) | 第21-22页 |
| 2.4 提升小波变换 | 第22-25页 |
| 第三章 图像压缩编码的基本理论 | 第25-31页 |
| 3.1 图像压缩编码技术分类 | 第25页 |
| 3.2 无损编码 | 第25-26页 |
| 3.3 有损编码 | 第26-28页 |
| 3.4 图像压缩编码的部分国际标准 | 第28-30页 |
| 3.5 图像压缩方法的性能评价 | 第30-31页 |
| 第四章 小波图像压缩的基本原理 | 第31-37页 |
| 4.1 小波变换编码的基本框架及原理 | 第31-35页 |
| 4.1.1 图像的小波变换及其特点 | 第31-33页 |
| 4.1.1.1 图像的小波变换 | 第31页 |
| 4.1.1.2 图像的小波变换的特点 | 第31-33页 |
| 4.1.2 量化 | 第33-34页 |
| 4.1.2.1 标量量化 | 第33-34页 |
| 4.1.2.2 向量量化 | 第34页 |
| 4.1.3 编码 | 第34-35页 |
| 4.2 基于小波变换的图像压缩原理 | 第35-36页 |
| 4.3 小波变换编码的特点 | 第36-37页 |
| 第五章 基于小波变换的图像压缩编码的经典算法 | 第37-52页 |
| 5.1 零树的概念 | 第37-38页 |
| 5.2 嵌入式小波零树图像编码算法 | 第38-43页 |
| 5.2.1 EZW编码算法的关键思想 | 第39页 |
| 5.2.2 编码器模型 | 第39-40页 |
| 5.2.3 EZW编码算法使用的符号及编码流程 | 第40-41页 |
| 5.2.4 零树编码 | 第41页 |
| 5.2.5 基于SAQ的嵌入式编码 | 第41-42页 |
| 5.2.6 算法分析 | 第42-43页 |
| 5.3 基于集合划分的等级树(SPIHT)压缩算法 | 第43-48页 |
| 5.3.1 SPIHT算法中用到的概念 | 第44-45页 |
| 5.3.2 排序过程 | 第45-46页 |
| 5.3.3 量化过程 | 第46-47页 |
| 5.3.4 SPIHT算法过程描述 | 第47-48页 |
| 5.4 集合分裂嵌入块编码器(SPECK) | 第48-50页 |
| 5.4.1 原理分析 | 第48-49页 |
| 5.4.2 排序过程 | 第49页 |
| 5.4.3 量化过程 | 第49-50页 |
| 5.5 实验仿真 | 第50-52页 |
| 第六章 对SPIHT图像编码算法的改进 | 第52-65页 |
| 6.1 对SPIHT编码速度的改进 | 第53-57页 |
| 6.1.1 引入提升小波变换 | 第53-55页 |
| 6.1.1.1 传统的小波变换的弱点 | 第53页 |
| 6.1.1.2 提升小波的分解和重构 | 第53-54页 |
| 6.1.1.3 小波滤波器的提升架构的设计 | 第54-55页 |
| 6.1.2 建立“最大值表” | 第55-57页 |
| 6.1.2.1 “最大值表”的概念 | 第55页 |
| 6.1.2.2 改进算法编码过程 | 第55-57页 |
| 6.1.3 实验仿真及结果对比 | 第57页 |
| 6.2 对SPIHT编码质量的改进 | 第57-61页 |
| 6.2.1 对SPIHT零树结构的扩展 | 第57-59页 |
| 6.2.2 引入人眼视觉特性HVS | 第59-61页 |
| 6.3 本文算法整体框图 | 第61-62页 |
| 6.4 实验结果与分析 | 第62-64页 |
| 6.5 结论 | 第64-65页 |
| 结束语 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第71-72页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第72页 |