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声明
第一章绪论
1.1研究背景及意义
1.2小波图像压缩的研究进展
1.2.1提高变换性能的压缩方法
1.2.2有效编码小波系数的压缩方法
1.3支持向量机研究进展
1.3.1支持向量机与统计学习理论
1.3.2支持向量机回归方法研究进展
1.4本文的研究内容及章节安排
第二章小波支持向量机回归的机理
2.1引言
2.2支持向量机回归建模
2.2.1支持向量机模型
2.2.2支持向量机回归
2.2.3仿真实例分析
2.3小波支持向量机(WSVM)回归模型
2.3.1小波框架核函数
2.3.2WSVM的模型与结构
2.3.3WSVM的算法设计
2.3.4实验结果分析
2.4本章小结
第三章遥感图像特征分析
3.1引言
3.2图像能量分布特征
3.2.1图像在不同小波基下的能量分布
3.2.2图像在同一小波基下的能量分布
3.3本章小结
第四章适合压缩的小波系数组织方式
4.1引言
4.2小波变换与系数生成
4.3小波系数的组织方式
4.4本章小结
第五章基于小波支持向量机的系数压缩
5.1引言
5.2基于WSVM的小波系数压缩
5.2.1小波系数的压缩
5.2.2支持向量与权重的编码
5.3压缩算法的设计
5.4实验结果与分析
5.5本章小结
第六章结论与展望
6.1本文工作总结
6.2进一步的研究方向
参考文献
发表论文和科研情况说明
致 谢