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聲明

第一章緒論

1.1研究背景及意義

1.2小波圖像壓縮的研究進(jìn)展

1.2.1提高變換性能的壓縮方法

1.2.2有效編碼小波系數(shù)的壓縮方法

1.3支持向量機(jī)研究進(jìn)展

1.3.1支持向量機(jī)與統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論

1.3.2支持向量機(jī)回歸方法研究進(jìn)展

1.4本文的研究內(nèi)容及章節(jié)安排

第二章小波支持向量機(jī)回歸的機(jī)理

2.1引言

2.2支持向量機(jī)回歸建模

2.2.1支持向量機(jī)模型

2.2.2支持向量機(jī)回歸

2.2.3仿真實例分析

2.3小波支持向量機(jī)(WSVM)回歸模型

2.3.1小波框架核函數(shù)

2.3.2WSVM的模型與結(jié)構(gòu)

2.3.3WSVM的算法設(shè)計

2.3.4實驗結(jié)果分析

2.4本章小結(jié)

第三章遙感圖像特征分析

3.1引言

3.2圖像能量分布特征

3.2.1圖像在不同小波基下的能量分布

3.2.2圖像在同一小波基下的能量分布

3.3本章小結(jié)

第四章適合壓縮的小波系數(shù)組織方式

4.1引言

4.2小波變換與系數(shù)生成

4.3小波系數(shù)的組織方式

4.4本章小結(jié)

第五章基于小波支持向量機(jī)的系數(shù)壓縮

5.1引言

5.2基于WSVM的小波系數(shù)壓縮

5.2.1小波系數(shù)的壓縮

5.2.2支持向量與權(quán)重的編碼

5.3壓縮算法的設(shè)計

5.4實驗結(jié)果與分析

5.5本章小結(jié)

第六章結(jié)論與展望

6.1本文工作總結(jié)

6.2進(jìn)一步的研究方向

參考文獻(xiàn)

發(fā)表論文和科研情況說明

致 謝