Visual C++小波變換技術(shù)與工程實(shí)踐

第1章  小波變換基礎(chǔ)　1                  
 1.1  引言　1                  
 1.2  時(shí)頻域分析與變換　2                  
 第2章  小波與數(shù)字信號(hào)處理　6                  
 2.1  小波變換的基礎(chǔ)理論　6                  
 2.1.1  多分辨率分析　6                  
 2.1.2  連續(xù)小波變換　7                  
 2.1.3  離散小波變換　9                  
 2.2  小波基　11                  
 2.2.1  小波基的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)　12                  
 2.2.2  定義多種小波基　13                  
 2.2.3  小波基的基本操作　17                  
 2.3  小波的細(xì)化　18                  
 2.3.1  算法基礎(chǔ)　18                  
 2.3.2  Visual C++實(shí)現(xiàn)　19                  
 2.4  一維數(shù)字信號(hào)的小波分析　23                  
 2.4.1  信號(hào)的多分辨率分析　23                  
 2.4.2  小波變換的實(shí)現(xiàn)　24                  
 2.4.3  信號(hào)頻譜分析　28                  
 2.4.4  Visual C++例程　28                  
 2.5  小結(jié)　37                  
 第3章  小波變換與語(yǔ)音處理　38                  
 3.1  語(yǔ)音的去噪處理　38                  
 3.1.1  語(yǔ)音的頻率特性　38                  
 3.1.2  如何進(jìn)行去噪　40                  
 3.1.3  Visual C++實(shí)現(xiàn)　40                  
 3.2  基于小波的語(yǔ)音壓縮編碼技術(shù)　42                  
 3.2.1  基本算法　42                  
 3.2.2  Visual C++實(shí)現(xiàn)　46                  
 第4章  圖像的小波變換　63                  
 4.1  二維離散小波變換　63                  
 4.1.1  算法基礎(chǔ)　63                  
 4.1.2  適應(yīng)于應(yīng)用環(huán)境的快速算法　64                  
 4.1.3  小波系數(shù)的顯示　66                  
 4.1.4  Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　67                  
 4.2  圖像小波變換的頻率特性　79                  
 4.2.1  小波系數(shù)的頻域分布　79                  
 4.2.2  基于小波變換的圖像濾波處理　79                  
 4.2.3  低通濾波的實(shí)現(xiàn)　80                  
 4.2.4  圖像的高通濾波　83                  
 4.2.5  高通濾波的實(shí)現(xiàn)　84                  
 4.3  小結(jié)　88                  
 第5章  小波變換與數(shù)字圖像處理　89                  
 5.1  圖像的復(fù)原　89                  
 5.1.1  小波變換的逆變換算法　89                  
 5.1.2  圖像的復(fù)原　90                  
 5.1.3  Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　91                  
 5.2  圖像增強(qiáng)　95                  
 5.2.1  圖像增強(qiáng)技術(shù)的基本思想　95                  
 5.2.2  基于小波的圖像增強(qiáng)算法　96                  
 5.2.3  Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　100                  
 5.2.4  醫(yī)學(xué)成像中的應(yīng)用　105                  
 5.3  圖像融合　105                  
 5.3.1  什么是圖像融合　105                  
 5.3.2  利用小波變換實(shí)現(xiàn)圖像的融合　106                  
 5.3.3  Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　108                  
 5.4  小結(jié)　114                  
 第6章  小波變換在圖像編解碼中的應(yīng)用　116                  
 6.1  數(shù)據(jù)壓縮概述　116                  
 6.1.1  圖像無(wú)損壓縮　116                  
 6.1.2  圖像有損壓縮　118                  
 6.2  靜態(tài)圖像的零樹(shù)小波編碼　118                  
 6.2.1  零樹(shù)的基本概念　118                  
 6.2.2  如何判斷一棵零樹(shù)　120                  
 6.2.3  編碼算法　121                  
 6.2.4  Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　130                  
 6.3  圖像的解碼　149                  
 6.3.1  解碼算法　149                  
 6.3.2  解碼圖像的質(zhì)量評(píng)述　150                  
 6.3.3  Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　151                  
 6.4  小結(jié)　162                  
 第7章  網(wǎng)絡(luò)圖像漸進(jìn)傳輸實(shí)用案例　163                  
 7.1  圖像多分辨率表示　163                  
 7.1.1  圖像邊緣的表示　164                  
 7.1.2  基于多分辨率表示的二維小波變換　164                  
 7.1.3  二維小波變換的實(shí)現(xiàn)　165                  
 7.2  基于感興趣區(qū)域的編碼　169                  
 7.2.1  圖像編碼區(qū)域. 圖層和包　169                  
 7.2.2  ROI的空間特性　175                  
 7.2.3  ROI與LOD　176                  
 7.3  傳輸信噪比控制　177                  
 7.3.1  基本碼率控制算法　177                  
 7.3.2  實(shí)現(xiàn)代碼分析　178                  
 7.4  圖像的漸進(jìn)傳輸　181                  
 7.4.1  SNR可縮放性　181                  
 7.4.2  空間可縮放性　182                  
 7.5  Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　183                  
 7.5.1  文件與網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流的處理　184                  
 7.5.2  壓縮數(shù)據(jù)流的信道解碼　190                  
 7.5.3  IE插件的設(shè)計(jì)　200                  
 7.5.4  案例的編譯與應(yīng)用　214                  
 第8章  在數(shù)字視頻處理中的應(yīng)用　217                  
 8.1  視頻圖像的分類　217                  
 8.1.1  數(shù)字視頻壓縮基礎(chǔ)　218                  
 8.1.2  視頻圖像的分類　224                  
 8.2  小波變換在數(shù)字視頻中的處理范圍　226                  
 8.2.1  空間頻帶的小波視頻編碼　226                  
 8.2.2  基于小波的幀內(nèi)視頻圖像的編碼算法　228                  
 8.3  一種基于小波的視頻壓縮應(yīng)用　234                  
 8.3.1  自然場(chǎng)景視頻的特點(diǎn)　234                  
 8.3.2  自然場(chǎng)景視頻的編碼　235                  
 8.3.3  小波的運(yùn)用　272                  
 8.3.4  Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　287                  
 8.4  小結(jié)　291                  
 第9章  小波分形算法及其應(yīng)用　293                  
 9.1  什么是分形　293                  
 9.1.1  分形的定義　293                  
 9.1.2  分形的應(yīng)用　300                  
 9.2  分形圖形及其動(dòng)畫(huà)　302                  
 9.2.1  幾種經(jīng)典的分形圖形算法　302                  
 9.2.2  分形圖形的編程實(shí)現(xiàn)　312                  
 9.2.3  分形動(dòng)畫(huà)與編程實(shí)現(xiàn)　322                  
 9.3  小波分形利用于圖像壓縮領(lǐng)域　328                  
 第10章  在數(shù)字水印中的應(yīng)用　329                  
 10.1  數(shù)字水印技術(shù)簡(jiǎn)介　329                  
 10.1.1  數(shù)字水印的定義　329                  
 10.1.2  數(shù)字水印的分類　329                  
 10.1.3  數(shù)字水印的主要特性　330                  
 10.1.4  數(shù)字水印的基本框架　331                  
 10.1.5  數(shù)字水印的應(yīng)用　335                  
 10.2  數(shù)字水印的嵌入和檢測(cè)技術(shù)　336                  
 10.2.1  時(shí)空域圖像數(shù)字水印技術(shù)　336                  
 10.2.2  DCT域圖像數(shù)字水印技術(shù)　349                  
 10.2.3  小波域圖像數(shù)字水印技術(shù)　360                  
 10.3  小結(jié)　372                  
 第11章  網(wǎng)絡(luò)視頻回放應(yīng)用案例　373                  
 11.1  壓縮視頻的解碼　373                  
 11.1.1  視頻解碼的算法概述　373                  
 11.1.2  形狀解碼的實(shí)現(xiàn)　377                  
 11.1.3  運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償解碼的實(shí)現(xiàn)　384                  
 11.1.4  完成壓縮視頻的解碼　392                  
 11.2  視頻回放實(shí)用案例講解　395                  
 11.2.1  系統(tǒng)結(jié)構(gòu)　395                  
 11.2.2  界面菜單的設(shè)計(jì)　396                  
 11.2.3  Visual C++編程實(shí)現(xiàn)　398                  
 11.3  小結(jié)　417