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第一章数据压缩理论的产生与发展
1.1数据压缩简介
1.1.1两个领域
1.1.2数据压缩
1.1.3萌芽时期
1.1.4数据编码
1.1.5创建模型
1.1.6无损压缩
1.1.7有损压缩
1.2 Huffman压缩算法
1.2.1 Huffman算法简介
1.2.2 Huffman树
1.2.3 Huffman代码分析
1.2.4 Huffman编码方法C语言的实现
1.2.5自适应Huffman编码
1.3算术编码
1.3.1算术编码简介
1.3.2算术编码的具体实现方案和复杂性
1.3.3解码
1.3.4算术编码的优势
1.4字典压缩
1.4.1字典压缩的产生
1.4.2静态方法与自适应方法
1.4.3应用领域
1.4.4 LZ77压缩
1.4.5 LZ78压缩
1.5有损图象压缩
1.5.1有损压缩
1.5.2差分调制
1.5.3自适应编码
1.5.4 JPEG压缩
1.5.5离散余弦变换
1.5.6 DCT的实现
1.5.7模型法
1.5.8矢量量化
1.6本章小结
第二章分形理论与分形图象压缩基本原理
2.1分形理论的产生与发展
2.2迭代函数系统
2.2.1分形空间
2.2.2分形空间上的压缩映射
2.2.3迭代函数系统
2.2.4仿射变换
2.2.5用I FS构造分形
2.3分形图象压缩的基本原理
2.3.1分形图象编码模型
2.3.2平面上的仿射压缩变换
2.3.3利用局部迭代函数系统对灰度图象进行编码
2.3.4利用局部迭代函数系统对灰度图象进行解码
2.4本章小结
第三章基于分形理论的图像压缩方法
3.1图象压缩的基本原理和判别标准
3.1.1离散图象的获取和图象压缩的必要性
3.1.2信息压缩比与图象压缩的可能性
3.1.3图象质量的判别标准
3.2静态数字图象的分形压缩方法
3.2.1整体与局部基本相似的图象压缩算法
3.2.2整体与局部不相似的图象压缩方法
3.2.3整体与局部不相似的图象解码过程
3.3自适应的四叉树编码方法
3.4分形编码方法搜索策略的改进
3.4.1固定网格法
3.4.2邻近局部搜索法
3.4.3分类的定义域块搜索法
3.5分形编码方法计算策略的改进
3.5.1函数方法匹配
3.5.2多分辨率方法
3.6本章小结
第四章非线性模型的分形图象编码方法
4.1八种仿射变换的缺点
4.2广义正方形等距变换
4.2.1一个连续模型
4.2.2离散模型
4.3聚类技巧
4.3.1定义域块聚类
4.3.2几何变换聚类
4.4实验实例
4.5分割形状的多样化
4.6泰勒(Taylor)级数与分形编码
4.6.1上、下导数的定义
4.6.2图象之间距离的定义
4.6.3图象A的展开级数及其收敛性
4.6.4 max A(k，t)和min(k，t)级数表示成压缩变换的“不动点”集
4.6.5分级预处理
4.6.6矩阵差分
4.6.7压缩算法的具体实现
4.6.8实验结果
4.7本章小结
第五章小波与分形混合编码
5.1小波变换简介
5.1.1小波变换的兴起与发展
5.1.2连续小波变换
5.1.3从Fourier分析到小波分析
5.1.4连续小波变换的一些性质
5.1.5小波变换的反演
5.1.6能量的比例性
5.1.7重建核与重建核方程
5.1.8几种常用的基本小波
5.1.9离散小波变换
5.1.1 0小波标架
5.1.11对偶与函数的重建
5.1.1 2多分辨率分析
5.1.13尺度函数ψ(t)和小波函数ψ(t)的一些重要性质
5.1.1 4小波变换对一维函数的分解和重建
5.1.15可分离的二维图象的多分辨率分析
5.2小波域的分形编码
5.2.1小波树
5.2.2小波域中的分形编码
5.2.3小波域的分形编码的实现
5.3本章小结
第六章总结
6.1整个论文概述
6.2创新点
6.3未来研究
致谢
参考文献
攻读博士期间主要工作
