基于分形和小波理论的图像压缩算法研究

声明

摘要

第1章绪论

1．1图像压缩的背景及意义

1．2图像压缩的基本原理

1．3图像压缩发展概况

1．4图像压缩算法评价标准

1．5本文结构

第2章分形及小波理论简介

2．1分形理论基础

2．1．1分形的定义

2．1．2度量空间

2．1．3分形空间

2．1．4压缩映射

2．1．5迭代函数系统

2．1．6拼贴定理

2．2基于小波理论的图像压缩算法简介

2．2．1小波理论基础

2．2．2 应用于数字图像的小波变换算法

2．2．3 EZW算法

2．2．4 SPIHT算法

2．3本章小结

第3章基于分形理论的图像压缩算法研究

3．1基本分形压缩算法

3．1．1基本分形压缩算法的压缩过程

3．1．2基本分形压缩算法的解压过程

3．1．3仿真结果

3．2基本算法的改进

3．2．1 Fisher分类法

3．2．2无搜索分形图像压缩算法

3．2．3基于叉迹特征的分形图像压缩算法

3．3一种小波域分形图像压缩算法

3．3．1分形与小波理论的结合

3．3．2小波域分形图像压缩算法

3．3．3算法中参数的选取

3．4本章小结

第4章基于梯度和特征的分形图像压缩算法研究

4．1特征值法研究现状

4．2梯度和特征

4．2．1搜索方式介绍

4．2．2算法描述

4．3实验分析与仿真

4．4本章小结

第5章基于SPIHT算法的感兴趣区域压缩算法研究

5．1研究背景及目的

5．2研究现状及典型算法

5．3 ROI压缩算法

5．4 JPEG2000标准给出的ROI压缩算法及其改进算法

5．4．1实验与分析

5．4．2基于系数对比的掩膜制作方法

5．4．3本文算法与JPEG2000中ROI技术的比较

5．5本章小结

第6章总结与展望

6．1论文工作总结

6．2未来工作展望

参考文献

致谢