图像及视频可分级编码

　　前言
　　第一章 图像和视频编码技术概述
　　1.1 图像和视频信息的冗余特性
　　1.1.1 统计冗余
　　1.1.2 心理可视冗余
　　1.2 信源编码的信息论结果
　　1.2.1 信息熵
　　1.2.2 Shannon的两个信源编码定理
　　1.3 图像的变换编码
　　1.3.1 图像的变换编码特性
　　1.3.2 图像的正交变换
　　1.4 量化
　　1.4.1 均匀量化
　　1.4.2 非均匀量化
　　1.4.3 矢量量化
　　1.5 运动估计与预测
　　1.6 静态图像编码技术的发展
　　1.6.1 基于波形的编码技术
　　1.6.2 第二代编码技术
　　1.6.3 基于分形的编码技术
　　1.6.4 面向Internet的图像编码技术讨论
　　1.7 视频编码技术的发展
　　1.7.1 基于波形的编码技术
　　1.7.2 基于对象的编码技术
　　1.7.3 基于模型的编码技术
　　1.7.4 基于分形的编码技术
　　1.8 图像和视频可分级编码含义及分类
　　1.8.1 图像可分级编码技术
　　1.8.2 视频可分级编码技术
　　1.9 总结
　　参考文献
　　第二章 离散余弦变换与小波变换编码基础
　　2.1 离散余弦变换
　　2.1.1 一维离散余弦变换的定义
　　2.1.2 二维离散余弦变换的定义
　　2.1.3 离散余弦变换的矩阵表示
　　2.1.4 快速离散余弦变换
　　2.1.5 基于DCT的整数变换
　　2.1.6 编码标准选择离散余弦变换的原因
　　2.2 基于离散余弦变换的图像编码
　　2.2.1 JPEG的基线系统
　　2.2.2 JPEG的无损模式
　　2.3 基于离散余弦变换的视频编码
　　2.3.1 MPEG-1视频编码标准
　　2.3.2 MPEG-2视频编码标准
　　2.3.3 MPBG-4视频编码标准
　　2.3.4 H.2 64／MPEG-4AVC视频编码标准
　　2.3.5 AVS视频编码标准
　　2.4 小波分析基础
　　2.4.1 从傅里叶变换到小波变换
　　2.4.2 连续小波变换
　　2.4.3 离散小波变换
　　2.4.4 多分辨率分析
　　2.4.5 系数分解快速算法
　　2.4.6 正交小波的构造
　　2.4.7 紧支集正交小波的构造
　　2.4.8 紧支集双正交小波的构造
　　2.4.9 二维小波的多分辨率分析及Mallat算法
　　2.4.10 小波图像编码的一般构架
　　2.5 提升方案小波变换
　　2.5.1 提升方案的定义
　　2.5.2 基于提升方案的传统小波构造方法
　　2.5.3 提升小波变换的基本步骤
　　2.5.4 整数小波变换
　　2.6 小波图像编码
　　2.6.1 概述
　　2.6.2 JPEG-2000图像编码标准
　　2.7 小波基和图像分解层数对图像编码的性能分析
　　2.7.1 采用的实验图像及分类
　　2.7.2 小波基对不同类型图像EZW算法性能的影响
　　2.7.3 小波分解层数对不同类型图像EZW算法性能的影响
　　2.7.4 结果分析
　　2.8 小波视频编码
　　2.8.1 基于空间域运动估计的小波视频编码
　　2.8.2 基于小波域运动估计的视频编码
　　2.9 总结
　　参考文献
　　附录
　　第三章 图像可分级编码
　　3.1 概述
　　3.2 图像压缩标准中的可分级编码概述
　　3.2.1 JPEG中的图像可分级编码分析
　　3.2.2 ：PNG中的可分级编码分析
　　3.2.3 JPEG-2000中的可分级编码分析
　　3.2.4 MPEG-4VTC中的图像可分级编码分析
　　3.2.5 比较与讨论
　　3.3 基于DCT的图像可分级编码
　　3.4 基于小波的图像可分级编码
　　3.4.1 空间可分级编码
　　3.4.2 数率可分级编码
　　3.4.3 空间和数率混合可分级编码
　　3.4.4 一种基于内容的数率可分级编码算法
　　3.5 基于MP的图像可分级编码
　　3.6 总结
　　参考文献
　　第四章 视频可分级编码
　　4.1 概述
　　4.2 视频压缩标准中的可分级编码概述
　　4.2.1 MPEG-2中的可分级编码分析
　　4.2.2 H.2 63+中的可分级编码分析
　　4.2.3 MPEG-4中的可分级编码分析
　　4.2.4 H.2 64中的可分级编码分析、
　　4.3 基于DCT的视频可分级编码技术
　　4.3.1 MPEG-4中FGS编码的进一步讨论
　　4.3.2 细粒度可分级视频编码研究进展
　　4.4 基于二维小波的视频可分级编码
　　4.4.1 小波域视频对象的二维运动估计
　　4.4.2 小波域视频对象可分级编码
　　4.4.3 帧差图像的可分级编码
　　4.4.4 适应于小波视频可分级编码的码率控制技术
　　4.4.5 可分级编码的预测结构
　　4.5 基于三维小波的视频可分级编码
　　4.5.1 不进行运动估计和补偿的三维小波视频编码
　　4.5.2 进行运动估计和补偿的三维小波视频编码
　　4.5.3 一种典型的基于三维小波的视频可分级编码
　　4.6 总结
　　参考文献
　　第五章 图像和视频编码技术展望
　　5.1 图像编码技术展望
　　5.2 视频编码技术展望
　　5.2.1 视频可分级编码技术方面
　　5.2.2 小波域运动估计技术方面
　　5.2.3 视频编码码率控制方面
　　5.3 总结
　　参考文献

　　王相海，辽宁师范大学计算机与信息技术学院教授、特聘教授，辽宁省重点学科——计算机应用技术学科带头人，苏州大学计算机应用技术专业博士生导师。分别于1995年、1999年获得吉林大学理学硕士和理学博士学位，2001年南京大学计算机科学与技术博士后流动站出站。中国计算机学会高级会员，中国计算机学会信息存储专业委员会委员，中国计算机学会计算机辅助设计与图形学专业委员会委员，辽宁省图学学会理事。2004年入选辽宁雀第三批百千万人才工程”百人层次”，2007年被评为大连市第四批优秀专家。主要研究领域包括：图像及视频信息处理、CG／CAGD、多媒体信息安全等。主持完成国家自然科学基金、辽宁省自然科学基金、辽宁省高等学校优秀人才支持计划、辽宁省教育厅科学技术研究项目、大连市科技基金和国家重点实验室开放基金等课题十余项，发表学术论文八十余篇。

　　本书是关于图像及视频可分级编码的一本学术专著，介绍了图像和视频信息的冗余特性、基本编码方法以及图像和视频可分级编码的含义和分类情况，对DCT和小波变换的基本理论以及图像和视频的编码技术、图像和视频的可分级编码技术进行了论述，对图像和视频可分级编码的未来发展方向进行了展望。
　　本书可供计算机应用、通信与电子系统、信号与信息处理等相关专业的研究人员、工程技术人员、高校教师、研究生和高年级本科生学习参考。