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第一章绪论
1.1小波变换对于图像压缩的意义
1.2相关技术
1.3小波分析应用领域分析
1.4本文的主要研究内容
第二章小波理论基础及视觉特征分析
2.1小波的基本原理和特征
2.1.1小波的定义
2.1.2小波的主要特点
2.2小波分析在图像信号中的应用
2.2.1图像信号的小波变换
2.3小波与人的视觉特性
2.3.1人的视觉模型
2.3.2人的视觉特性
2.4小波变换的能量集中特性与数据压缩
2.4.1离散信号能量的度量
2.4.2能量集中特性与数据压缩
2.5结论：
第三章小波与图像压缩
3.1图像压缩简介
3.1.1图像压缩的基本概念
3.1.2小波变换实现图像数据压缩编码的一般步骤
3.1.3图像压缩的重要意义
3.1.4图像压缩方法的分类
3.2各种图像压缩原理综述
3.2.1预测编码
3.2.2变换编码
3.2.3统计编码
3.2.4量化编码
3.2.5其它编码
3.3小波压缩算法基本原理
3.3.1小波变换部分
3.3.2量化部分
3.3.3小波图像压缩方法与传统功能图像压缩方法的比较
第四章基于视觉特征的零树小波图像压缩方法
4.1零树的特点
4.2零树的定义
4.3应用零树对图像小波变换域编码的特性
4.3.1图像小波变换的零树编码
4.3.2用零树编码小波系数的图像模型
4.4基于嵌入式零树的图像小波变换系数量化编码方法
4.4.1几种零树编码方法分析
4.5 Shapiro的嵌入式零树小波图像编码方法
4.5.1基本思想
4.5.2连续逼近编码量化
第五章基于小波变换的视频压缩新算法
5.1图像压缩编码算法的实现和改进
5.1.1边界问题
5.1.2对小波变换后的整幅图像的码率分配
5.1.3对Shapiro零数的改进
5.1.4码率的提高
5.1.5扫描顺序的改进
5.1.6小波新算法的实现过程举例
5.1.7实验结果和讨论
第六章基于小波变换的视觉压缩新方法的实现
6.1流程的总体设计
6.2编解码流程中使用的重要数据结构
6.3.编码程序的设计描述
6.4.解码程序的设计描述
6.5对小波变换后的图像进行时一频局部变换分块量化的程序错误!未定义书签
6.5压缩图像文件的存储格式设计
6.6程序的调试
6.7实验结果及分析
6.7.1图像小波变换域特性的验证
6.8本章小结
第七章结论
7.1系统结构
7.2实验结果
参考文献
致 谢
