数据压缩技术及应用

前言
第一章 数据压缩导论
1.1 数据压缩概述
1.1.1 什么是数据压缩
1.1.2 数据压缩的参数
1.1.3 为什么进行数据压缩
1.1.4 数据压缩与信源编码
1.1.5 数据压缩系统的组成
1.2 数据压缩的分类
1.2.1 按照信息论的基本概念进行分类的方法
1.2.2 按照压缩所依据的信源输出分布特性进行分类的方法
1.2.3 按照数据压缩所使用的编码技术进行分类的方法
1.2.4 按照被压缩数据的频率范围进行分类的方法
1.2.5 按照被压缩数据的属性进行分类的方法
1.2.6 按照压缩算法的实现手段进行分类的方法
1.2.7 按照数据压缩系统有无自适应能力进行分类的方法
1.2.8 按照压缩器和解压缩器的复杂度及工作量是否相同进行分类的方法
1.2.9 按照数据压缩的应用领域进行分类的方法
1.2.10 按照数据压缩使用的量化技术进行分类的方法
1.2.11 按照数据压缩技术出现和应用时间长短、技术成熟程度等进行分类的方法
1.3 数据压缩的主要性能指标
1.3.1 压缩能力
1.3.2 信号质量
1.3.3 比特率
1.3.4 数据压缩系统的复杂度
1.3.5 编译码时延
1.3.6 坚韧性
1.4 数据压缩技术的发展及应用简介
1.4.1 发展初期
1.4.2 发展中期
1.4.3 发展近期
1.4.4 目前状况及发展趋势
1.4.5 关于数据压缩的主要国际标准
1.5 本书的内容结构安排
复习思考题
练习题
第二章 数据压缩的信息论基础
2.1 概述
2.2 信息和信息论
2.2.1 什么是信息
2.2.2 什么是信息论
2.3 信息、熵和离散无记忆信源的编码定理
2.3.1 信源的分类
2.3.2 信息的量度
2.3.3 互信息
2.3.4 自信息
2.3.5 平均信息
2.3.6 熵
2.3.7 离散无记忆信源的编码
2.4 信道、信道容量和信道编码
2.4.1 信道的分类
2.4.2 信道容量
2.4.3 信道编码定理
2.5 率失真理论
2.5.1 离散无记忆信源情况时的平均失真及平均互信息
2.5.2 率失真函数
复习思考题
练习题
第三章 量化原理
3.1 概述
3.1.1 量化的分类
3.1.2 矢量量化的发展及应用
3.2 标量量化
3.2.1 无记忆标量量化
3.2.2 有记忆标量量化
3.3 矢量量化原理
3.3.1 矢量量化的定义
3.3.2 失真测度
3.3.3 矢量量化器的结构
3.3.4 矢量量化器的速率
3.3.5 最佳矢量量化器
3.3.6 矢量量化器的设计算法
3.4 无记忆矢量量化器
3.4.1 基本矢量量化器
3.4.2 树搜索矢量量化器
3.4.3 多级矢量量化器
3.4.4 乘积码矢量量化器
3.5 有记忆矢量量化器
3.5.1 反馈矢量量化器
3.5.2 自适应矢量量化器
复习思考题
练习题
第四章 统计编码
4.1 概述
4.1.1 变长码
4.1.2 变长码码字即时唯一可译（即码字可分离性）条件
4.1.3 最佳变长码编码定理
4.1.4 最早的变长编码的例子——莫尔斯电报的英文代码
4.2 香农-范诺编码
4.3 霍夫曼编码
4.3.1 霍夫曼编码的方法
4.3.2 霍夫曼编码的平均码长
4.3.3 霍夫曼编码的编码效率
4.3.4 霍夫曼译码
4.3.5 三进制霍夫曼编码
4.3.6 霍夫曼编码算法流程
4.3.7 自适应霍夫曼编码
4.4 行程（游程）编码
4.4.1 行程编码的基本概念
4.4.2 行程编码的基本原理
4.4.3 变长编码的可靠性
4.5 算术编码
4.5.1 算术编码原理
4.5.2 算术编码过程
4.5.3 算术编码的译码
4.5.4 不用乘法的二进制算术编码
4.5.5 采用浮点运算（左移）的算术编码
4.5.6 自适应算术编码
复习思考题
练习题
第五章 字典编码
5.1 LZ编码的基本原理
5.1.1 基本原理
5.1.2 字符串的压缩
5.2 LZ77算法
5.2.1 LZ77的滑动窗
5.2.2 LZ77的译码
5.3 LZ78算法
5.3.1 LZ78的字典
5.3.2 字典的数据结构
5.3.3 LZ78的译码器
5.4 LZW算法
5.4.1 LZW编码原理
5.4.2 LZW译码原理
5.4.3 LZW字典结构
5.4.4 LZW编码过程
复习思考题
练习题
第六章 变换编码
6.1 变换编码概述
6.1.1 什么是变换编码？为什么进行变换？
6.1.2 正交变换与正交矩阵
6.2 几种常用的正交变换
6.2.1 K-L变换
……
第七章 预测编码
第八章 子带编码
第九章 模型编码
第十章 小波变换编码
第十一章 分形编码
第十二章 图像压缩
第十三章 视频压缩
第十四章 音频压缩
第十五章 数据压缩的国际标准
参考文献