| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstraet | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1．1 小波理论及应用发展概况 | 第11-13页 |
| 1．2 小波图像去噪综述 | 第13-15页 |
| 1．3 多尺度几何分析概述 | 第15-16页 |
| 1．4 本论文的主要工作 | 第16-19页 |
| 第二章 小波分析与小波阈值 | 第19-33页 |
| 2．1 连续小波变换 | 第19-21页 |
| 2．2 多分辨分析和离散小波变换 | 第21-24页 |
| 2．3 小波阈值去噪 | 第24-28页 |
| 2．4 小波系数的统计模型 | 第28-29页 |
| 2．5 其它系数选择方案 | 第29-30页 |
| 2．6 不同阈值去噪方法比较 | 第30-32页 |
| 2．7 小结 | 第32-33页 |
| 第三章 小波去噪算法研究 | 第33-44页 |
| 3．1 引言 | 第33页 |
| 3．2 基于Bayesian估计和Wiener滤波的阈值去噪方法 | 第33-38页 |
| 3．3 多小波及其平衡 | 第38-41页 |
| 3．4 基于自适应阈值的多小波去噪 | 第41-43页 |
| 3．5 小结 | 第43-44页 |
| 第四章 对偶树复小波变换及其在图像处理中的应用 | 第44-59页 |
| 4．1 引言 | 第44-45页 |
| 4．2 对偶树复小波变换 | 第45-47页 |
| 4．3 DT-CWT在图像去噪中的应用 | 第47-51页 |
| 4．4 基于对偶树复小波变换的图像融合算法 | 第51-57页 |
| 4．5 小结 | 第57-59页 |
| 第五章 图像的稀疏表示 | 第59-70页 |
| 5．1 引言 | 第59页 |
| 5．2 图像与奇异性 | 第59-60页 |
| 5．3 非线性逼近 | 第60-63页 |
| 5．4 图像的多尺度几何分析 | 第63-69页 |
| 5．5 小结 | 第69-70页 |
| 第六章 基于内容的纹理图像分类 | 第70-88页 |
| 6．1 引言 | 第70-71页 |
| 6．2 图像的Hu不变矩和Lengendre矩 | 第71-73页 |
| 6．3 纹理图像的Brushlet变换 | 第73-77页 |
| 6．4 支撑矢量机 | 第77-78页 |
| 6．5 纹理图像的分类 | 第78-87页 |
| 6．6 小结 | 第87-88页 |
| 第七章 脊波、曲线波及其在图像处理中的应用 | 第88-101页 |
| 7．1 引言 | 第88-89页 |
| 7．2 连续脊波变换 | 第89-92页 |
| 7．3 数字脊波变换 | 第92-95页 |
| 7．4 单尺度脊波变换用于图像融合 | 第95-98页 |
| 7．5 曲线波变换 | 第98-100页 |
| 7．6 小结 | 第100-101页 |
| 总结与展望 | 第101-103页 |
| 致谢 | 第103-104页 |
| 参考文献 | 第104-114页 |
| 攻读学位期间合作撰写的学术论文和参加科研情况 | 第114-115页 |