| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 1 绪论 | 第12-21页 |
| ·研究背景和意义 | 第12-17页 |
| ·多尺度几何分析技术 | 第12-14页 |
| ·相干光图像处理系统 | 第14-15页 |
| ·多尺度几何分析与相干光系统图像降噪 | 第15-17页 |
| ·论文主要内容和章节结构 | 第17-18页 |
| ·论文主要创新点 | 第18-21页 |
| 2 小波分析技术 | 第21-33页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·小波的定义及其优点 | 第21-25页 |
| ·小波的产生和定义 | 第21-23页 |
| ·小波的优点 | 第23-25页 |
| ·基于小波的多分辨分析 | 第25-31页 |
| ·小波级数 | 第25-27页 |
| ·多分辨分析及Mallat 算法 | 第27-29页 |
| ·双正交小波 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 3 多尺度几何分析技术 | 第33-53页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·二维张量积小波 | 第34-36页 |
| ·脊波 | 第36-38页 |
| ·曲线波 | 第38-42页 |
| ·轮廓波 | 第42-52页 |
| ·拉普拉斯金字塔 | 第43-45页 |
| ·方向滤波器组 | 第45-50页 |
| ·塔式方向滤波器组——轮廓波 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 4 基于稀疏分解域层间相关性的随机噪声方差估计 | 第53-85页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·估计原理和现有方法 | 第53-57页 |
| ·高斯白噪声的方差估计原理 | 第53-55页 |
| ·空频域采样法 | 第55-57页 |
| ·基于稀疏分解域层间相关性的随机噪声方差估计 | 第57-72页 |
| ·基于层间相关性的噪声方差估计 | 第57-66页 |
| ·层间相关性用于噪声方差估计和用于噪声抑制的比较 | 第66-68页 |
| ·仿真实验例 | 第68-72页 |
| ·4f 相干光系统图像误差分析 | 第72-83页 |
| ·4f 相干光系统 | 第73-77页 |
| ·带宽限制 | 第77-78页 |
| ·随机噪声 | 第78-80页 |
| ·相干噪声 | 第80-83页 |
| ·本章小结 | 第83-85页 |
| 5 结合图像几何连续性模型的稀疏分解域噪声抑制 | 第85-113页 |
| ·引言 | 第85-86页 |
| ·稀疏分解域随机噪声抑制的原理 | 第86-87页 |
| ·基于图像几何连续性模型的稀疏分解域噪声抑制 | 第87-105页 |
| ·NSCT 变换 | 第88-92页 |
| ·利用图像几何连续性模型区分信噪 | 第92-98页 |
| ·仿真实验例 | 第98-105页 |
| ·结合稀疏分解与线性系统特性的 4f 系统图像降噪 | 第105-112页 |
| ·降噪方案 | 第106-107页 |
| ·随机噪声处理 | 第107-108页 |
| ·相干噪声处理 | 第108-110页 |
| ·处理结果 | 第110-112页 |
| ·本章小结 | 第112-113页 |
| 6 基于图像融合的噪声抑制技术 | 第113-137页 |
| ·引言 | 第113-115页 |
| ·稀疏分解域图像融合技术的原理和一般流程 | 第115-119页 |
| ·基于图像融合降噪技术 | 第119-128页 |
| ·图像融合降噪原理和流程 | 第119-124页 |
| ·仿真实验例 | 第124-128页 |
| ·4f 光学系统多谱点图像融合降噪 | 第128-135页 |
| ·多谱点图像采集 | 第129-131页 |
| ·多谱点图像融合降噪 | 第131-132页 |
| ·处理结果 | 第132-135页 |
| ·本章小结 | 第135-137页 |
| 7 总结与展望 | 第137-141页 |
| ·本文工作总结 | 第137-139页 |
| ·后续工作展望 | 第139-141页 |
| 致谢 | 第141-142页 |
| 参考文献 | 第142-152页 |
| 附录 | 第152-153页 |