第1章 绪论

1.1 概述

1.1.1 通信系统模型

1.1.2 信源编译码器模型

1.1.3 信源编码的分类

1.1.4 信源编码的性能指标

1.2 信源编码的研究进展

1.2.1 历史回顾

1.2.2 熵编码进展

1.2.3 通用无损压缩进展

1.2.4 有损压缩编码进展

1.2.5 数据压缩中的新技术

本章小结

思考题

第2章 信源

2.1 信源特征的描述

2.1.1 离散信源的熵

2.1.2 连续信源的熵

2.1.3 信源的剩余度

2.1.4 谱的平坦度

2.2 信源与信宿的建模

2.2.1 信源的建模

2.2.2 信宿的建模

2.3 文本信源

2.3.1 概述

2.3.2 文本信源模型

2.3.3 上下文树模型

2.3.4 文本压缩与性能度量

2.4 音频信源

2.4.1 音频的基本概念

2.4.2 心理声学模型

2.4.3 音频压缩与质量评价

2.5 语音信源

2.5.1 语音产生模型

2.5.2 语音的剩余度

2.5.3 语音压缩与质量评价

2.6 图像信源

2.6.1 概述

2.6.2 图像的剩余度

2.6.3 图像压缩与质量评价

2.7 视频信源

2.7.1 模拟视频

2.7.2 视频信号的色彩模型

2.7.3 数字视频

2.7.4 视频压缩与质量评价

本章小结

思考题

习题

第3章 无损压缩编码理论基础

3.1 概述

3.2 有根树

3.2.1 有根树的基本概念

3.2.2 有根概率树

3.3 模型参数的估计

3.3.1 符号概率的估计

3.3.2 序列概率的贝叶斯估计

3.3.3 序列概率的K-T估计

3.4 分组编码

3.4.1 概述

3.4.2 定长码

3.4.3 变长码

3.4.4 变长消息的编码

3.5 无失真信源编码定理

3.6 通用无损压缩理论基础

3.6.1 通用编码的基本概念

3.6.2 最佳通用编码

3.6.3 通用编码剩余度下界

3.6.4 最小描述长度原理

本章小结

思考题

习题

第4章 熵编码——分组编码

4.1 概述

4.2 哈夫曼编码

4.2.1 二元Huffman码的构造

4.2.2 二元Huffman码的性质

4.2.3 规范Huffman码

4.2.4 多元Huffman码

4.2.5 马氏源的编码

4.2.6 Huffman码决策树

4.3 自适应Huffman编码

4.3.1 两次通过Huffman编码

4.3.2 自适应Huffman编码的基本原理

4.3.3 自适应Huffman编码的实现

4.4 游程长度编码

4.4.1 概述

4.4.2 独立信源游程长度编码

4.4.3 马氏链游程长度编码

4.4.4 游程长度编码的性能

4.5 格伦码

4.5.1 单一码（Unary Code）

4.5.2 Golomb码基本原理

4.5.3 Golomb码的设计

4.5.4 Golomb码的性能

4.5.5 指数Golomb码

4.5.6 自适应Golomb码

4.6 Tunstall码

4.6.1 Tunstall消息集

4.6.2 Tunstall编码算法

4.6.3 DMS变长到定长编码定理

4.7 传真压缩

4.7.1 一维编码

4.7.2 二维编码

本章小结

思考题

习题

第5章 熵编码——算术编码

5.1 基本概念

5.1.1 单信源符号积累概率

5.1.2 信源符号序列积累概率

5.1.3 二元独立序列积累概率

5.2 算术编码的性能

5.2.1 唯一可译性

5.2.2 编码剩余度

5.3 算术编码的编译码算法

5.3.1 编码算法

5.3.2 译码算法

5.3.3 算术编码的特点

5.4 算术编译码器的实现

5.4.1 二进制小数算术编码

5.4.2 二元信源的算术编码

5.5 马氏源的算术编码

5.6 自适应算术编码

5.7 算术编码的应用——MQ算术编码器

5.7.1 MQ算术编码器的基本原理

5.7.2 MQ算术编码器的实现

本章小结

思考题

习题

第6章 通用信源编码

6.1 概述

6.1.1 通用编码器模型

6.1.2 通用编码实现的方式

6.2 整数的编码

6.2.1 Elias码

6.2.2 Fibonacci码

6.3 某些简单的通用编码

6.3.1 代入码

6.3.2 枚举码

6.4 最近间隔和最近队列编码

6.4.1 最近间隔编码

6.4.2 最近队列编码

6.4.3 向前移编码

6.4.4 编码器的性能

6.5 基于段匹配的编码

6.5.1 概述

6.5.2 LZ77算法

6.5.3 LZ78算法

6.5.4 LZW算法

6.5.5 编码器的性能

6.5.6 LZ编码的主要应用

6.6 基于BT变换的编码

6.6.1 BWT算法描述

6.6.2 向前移再编码

6.6.3 游程编码

6.6.4 BWT的压缩性能

6.6.5 基于BWT的实用压缩算法

6.7 部分匹配预测编码

6.7.1 PPM算法描述

6.7.2 概率与加权值的计算

6.7.3 实用的PPM编码

6.8 上下文树加权编码

6.8.1 CWT算法描述

6.8.2 CWT编码的实现

6.8.3 CWT编码的性能

本章小结

思考题

习题

第7章 有损压缩理论基础

7.1 概述

7.1.1 有损压缩的基本概念

7.1.2 有损压缩关键技术

7.2 连续随机变量的AEP

7.3 率失真（R（D））函数

7.3.1 失真测度

7.3.2 R（D）函数的定义

7.3.3 几种重要的R（D）函数

7.4 香农下界

7.4.1 离散香农下界

7.4.2 连续香农下界

7.4.3 矢量香农下界

7.5 限失真信源编码定理

7.5.1 限失真信源编码定理

7.5.2 有损信源编码参数

7.6 高码率量化理论

7.6.1 高码率量化平均失真

7.6.2 固定高码率量化平均失真

7.6.3 熵约束高码率量化平均失真

7.6.4 高码率量化的性能

7.6.5 高码率量化理论与率失真理论

本章小结

思考题

习题

第8章 标量量化

8.1 量化的基本概念

8.1.1 量化器的模型

8.1.2 量化器的性能度量

8.1.3 量化器的分类

8.1.4 最佳量化器

8.2 定码率最佳标量量化器

8.2.1 最佳标量量化器的条件

8.2.2 最佳量化器的性质

8.2.3 最佳量化器设计算法

8.2.4 离散随机变量的最佳量化

8.3 均匀量化

8.3.1 均匀量化的性质

8.3.2 高分辨率均匀量化

8.3.3 语音信号的均匀量化

8.4 非均匀量化

8.4.1 非均匀量化的基本原理

8.4.2 对数压扩

8.4.3 分段均匀量化

8.4.4 高分辨率非均匀量化

8.5 自适应标量量化

8.5.1 前向自适应量化

8.5.2 后向自适应量化

8.5.3 自适应信号归一化

8.6 变码率最佳标量量化

8.6.1 量化器输出的熵编码

8.6.2 熵约束最佳标量量化的性能

本章小结

思考题

习题

第9章 矢量量化

9.1 概述

9.1.1 矢量量化的基本概念

9.1.2 量化器的性能度量

9.2 定码率最佳矢量量化

9.2.1 最佳矢量量化器的条件

9.2.2 最佳矢量量化器的性质

9.2.3 二维均匀量化

9.2.4 矢量量化的优点

9.3 定码率最佳矢量量化算法

9.3.1 最佳矢量量化基本算法

9.3.2 初始码书选择

9.3.3 矢量量化应用举例

9.4 无结构码书矢量量化

9.4.1 最近邻量化器

9.4.2 量化器复杂度

9.4.3 快速搜索算法

9.5 有结构码书矢量量化

9.5.1 树结构量化

9.5.2 乘积量化

9.5.3 多级量化

9.6 格型量化

9.6.1 格的基本概念

9.6.2 格矢量量化器

9.6.3 几何编码格型量化

9.7 有记忆矢量量化

9.7.1 反馈VQ

9.7.2 有限状态VQ

9.7.3 网格VQ

9.8 自适应矢量量化

9.8.1 概述

9.8.2 均值自适应VQ

9.8.3 增益自适应VQ

9.8.4 矢量激励编码

9.9 高码率矢量量化

9.9.1 变码率格VQ

9.9.2 高码率VQ的性能

本章小结

思考题

习题

第10章 预测编码

10.1 概述

10.2 最佳预测基本理论

10.2.1 最佳预测

10.2.2 矢量MMSE预测

10.2.3 线性预测

10.3 有限记忆线性预测

10.3.1 线性预测基本原理

10.3.2 高斯序列线性预测

10.4 差值编码

10.4.1 差值量化

10.4.2 差分脉冲编码调制

10.4.3 自适应脉冲编码调制

10.4.4 增量调制

10.5 语音线性预测编码

10.5.1 LPC语音编码的基本原理

10.5.2 码激励线性预测编码器

10.6 图像压缩中的预测编码

10.6.1 概述

10.6.2 JPEG-LS中的预测编码

10.7 视频压缩中的预测编码

10.7.1 概述

10.7.2 运动补偿技术

10.7.3 帧内预测编码

10.7.4 帧间预测编码

本章小结

思考题

习题

第11章 变换编码

11.1 概述

11.1.1 变换的一般概念

11.1.2 变换编码的基本原理

11.2 连续正交函数集

11.2.1 连续时间波形的正交展开

11.2.2 传统正交函数集

11.2.3 雷德马什（Rademacher）函数

11.2.4 哈尔（Haar）函数

11.2.5 沃尔什（Walsh）函数

11.3 离散正交变换

11.3.1 离散正交变换的性质

11.3.2 变换系数的最佳量化

11.3.3 变换编码增益

11.3.4 KL变换（KLT）

11.3.5 正交变换编码的性能

11.4 常用离散正交变换

11.4.1 离散傅里叶变换（DFT）

11.4.2 离散余弦变换（DCT）

11.4.3 Harr变换

11.4.4 Walsh变换

11.4.5 斜变换

11.4.6 若干正交变换基函数的波形比较

11.5 二维变换

11.5.1 可分离的二维变换

11.5.2 常用的二维变换

11.6 变换编码实例

11.6.1 静止图像压缩编码

11.6.2 音频压缩编码中的修正DCT

本章小结

思考题

习题

第12章 子带编码

12.1 概述

12.1.1 预备知识

12.1.2 子带编码的基本原理

12.1.3 子带编码的优缺点

12.2 双通道分析／综合子带编码系统

12.2.1 双正交滤波器组

12.2.2 正交滤波器组

12.3 多通道子带编码系统

12.3.1 树结构滤波器组

12.3.2 伪QMF（PQMF）滤波器组

12.4 子带编码系统的性能

12.4.1 双通道子带编码率失真函数

12.4.2 子带编码的压缩性能

12.5 子带编码技术的应用

12.5.1 语音子带编码

12.5.2 高质量音频编码

12.5.3 图像子带编码

12.5.4 视频子带编码

本章小结

思考题

习题

第13章 小波变换编码

13.1 小波变换的基本概念

13.2 多分辨率分析

13.2.1 概述

13.2.2 尺度方程分析

13.2.3 小波方程分析

13.3 离散快速小波变换

13.4 小波滤波器的设计

13.4.1 小波滤波器系数的性质

13.4.2 正交小波滤波器设计

13.4.3 双正交小波滤波器设计

13.5 基于小波变换的图像压缩

13.5.1 基本原理

13.5.2 嵌套零树小波（EZW）压缩

13.5.3 DWT与DCT的比较

本章小结

思考题

习题

第14章 分布信源编码

14.1 概述

14.2 无损DSC的理论基础

14.2.1 随机装箱

14.2.2 Slepian-Wolf（SW）定理

14.3 SW编码的实现：不对称SW编码

14.3.1 伴随式法

14.3.2 奇偶校验法

14.4 SW编码的实现：非不对称SW编码

14.4.1 时分系统

14.4.2 奇偶校验法

14.4.3 伴随式法

14.4.4 关于SW编码的注释

14.5 具有边信息的有损DSC理论

14.5.1 基本定理

14.5.2 二元对称信源的RWZ X|Y（D）

14.5.3 高斯信源的RWZ X|Y（D）

14.6 具有边信息的有损DSC的实现

14.6.1 嵌套码

14.6.2 嵌套码用于WZ编码

14.6.3 实际WZ编码系统与性能比较

14.6.4 关于WZ编码的注释

14.7 DSC的应用

14.7.1 无线传感网络

14.7.2 分布视频编码

14.7.3 生物计量安全

14.7.4 超光谱图像压缩

本章小结

思考题

习题

参考文献