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第1章　绪论1

1.1　小波1

1.2　多小波2

第2章　小波基本理论8

2.1　Fourier分析到小波分析8

2.1.1　Fourier变换9

2.1.2　小波变换10

2.2　小波变换的基本原理11

2.3　小波基12

2.3.1 小波基应满足的条件12

2.3.2　小波基的构造13

2.3.3 常用小波变换基17

2.4　连续／离散小波变换20

2.4.1 连续小波变换20

2.4.2 离散小波变换21

2.5　小波变换的多分辨率分析22

2.6　Mallat算法23

第3章　多小波基本理论28

3.1　多小波分析28

3.1.1 多尺度函数29

3.1.2 多小波函数30

3.2　多小波的性质30

3.3　预处理32

3.4　正交离散多小波变换35

3.5　多小波变换在图像中的实现36

3.6　多小波基的选择38

3.6.1 小波基的评价标准38

3.6.2 小波（多小波）基的性能分析40

3.7　GHM多小波42

3.8　Sa4多小波系统45

3.8.1 具有优质滤波特性的多小波分析45

3.8.2　Sa4多小波51

第4章　多小波图像去噪方法55

4.1　图像去噪概述55

4.1.1 噪声分类55

4.1.2　图像的“去噪”模型57

4.1.3 图像去噪国内外研究现状及存在问题58

4.1.4 图像去噪质量的评价方法60

4.1.5 平滑滤波62

4.2　小波图像去噪64

4.2.1 小波图像去噪原理64

4.2.2 小波图像去噪方法66

4.3　基于多小波的信号去噪原理75

4.4　多小波去噪中阈值以及收缩函数的选取76

4.5　多小波传统阈值去噪法79

4.5.1 经典阈值80

4.5.2　算法描述80

4.5.3 实验结果分析81

4.6　基于多小波变换域内系数相关性的图像去噪法83

4.6.1 小波系数相关性描述83

4.6.2　基于多小波系数相关性的图像去噪法84

4.7　基于经典阈值的多小波多层阈值去噪法87

4.7.1 基于噪声方差已知的多小波多层阈值去噪法87

4.7.2　基于噪声方差估计的多小波多层阈值去噪法89

4.8　基于遗传算法的多小波自适应阈值去噪法93

4.8.1 遗传算法93

4.8.2 图像的奇异特性97

4.8.3 基于遗传算法的多小波自适应阈值去噪法98

第5章　多小波图像嵌入式编码109

5.1　小波图像嵌入式编码109

5.1.1　零树109

5.1.2　EZW111

5.1.3 SPIHT114

5.1.4 改进的SPIHT算法117

5.2　多小波SPIHT编码算法124

5.2.1 基于多小波的SPIHT编码算法124

5.2.2 改进的多小波SPIHT算法125

第6章　基于多小波的可伸缩视频编码6.1 引言133

6.2　小波变换在视频图像编码中的应用135

6.3　基于小波变换可伸缩性视频编解码系统136

6.3.1 小波子带预测编码技术136

6.3.2　帧间小波滤波编码技术137

6.4　基于宏块的运动估计148

6.5　运动补偿时域滤波（MCTF）技术149

6.5.1　基于Haar小波的MCTF技术150

6.5.2　基于5/3小波的MCTF技术152

6.5.3　基于db2小波的MCTF技术152

6.5.4　提升小波156

6.6　基于高斯平滑的自适应提升算法161

6.6.1　基于高斯平滑滤波的自适应更新162

6.6.2　基于高斯平滑滤波的MCTF性能分析164

6.7　多小波可伸缩视频编码算法165

6.7.1　基于多小波的MC-EZW编码框架166

6.7.2　MC-SPIHT编码框架169

6.7.3 改进MC-SPIHT的多小波可伸缩视频编码性能分析170

第7章　视频业务的多重分形多小波模型7.1 引言179

7.2　视频业务特征分析180

7.3　视频业务模型182

7.3.1　视频业务传统模型182

7.3.2 自相似过程及重尾分布184

7.3.3　视频业务的分形过程186

7.3.4　视频业务的分形小波分析187

7.4　多重分形多小波模型189

7.5　实验结果与分析191

7.5.1　统计分析191

7.5.2　队列分析195

7.5.3 多重分形特征分析196

第8章　多小波水印技术206

8.1　数字水印技术206

8.1.1 数字水印的原理及其系统模型206

8.1.2　数字水印的特征209

8.1.3　数字水印的分类210

8.1.4　数字水印的典型算法211

8.1.5　数字水印的攻击类型215

8.1.6　数字水印的评估方法217

8.2　基于DCT域的自适应中频嵌入数字水印算法218

8.2.1 水印的嵌入与提取220

8.2.2　实验结果分析221

8.3　基于Sa4多小波的自适应中频数字水印嵌入方法223

8.3.1　数字水印的嵌入过程223

8.3.2　实验结果分析224

8.4　多目标优化算法225

8.5　基于遗传算法的水印图像优化方法226

8.5.1　水印嵌入算法226

8.5.2　水印提取算法226

8.5.3　基于遗传算法的水印图像优化226

8.5.4　实验结果分析227