| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-12页 |
| ·直接对图像去噪方法 | 第9页 |
| ·图像变换域去噪方法 | 第9-12页 |
| ·主要研究内容 | 第12页 |
| ·本论文的结构安排 | 第12-13页 |
| 2 小波变换基本原理 | 第13-23页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·小波变换的基本原理 | 第13-18页 |
| ·连续小波变换 | 第15-16页 |
| ·离散小波变换 | 第16-17页 |
| ·二进小波变换 | 第17-18页 |
| ·多分辨分析 | 第18-20页 |
| ·Mallat 算法 | 第20-22页 |
| ·一维Mallat 算法 | 第20-21页 |
| ·二维Mallat 算法 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 非采样 Contourlet 变换的基本原理 | 第23-31页 |
| ·引言 | 第23-25页 |
| ·Contourlet 变换的基本原理 | 第25-27页 |
| ·非采样Contourlet 变换(NSCT) | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 4 基于区域分割的图像去噪方法 | 第31-46页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·含噪图像区域分割的方法 | 第31-34页 |
| ·含噪图像区域分割的方法 | 第31-32页 |
| ·实验结果 | 第32-34页 |
| ·基于区域分割的小波去噪方法 | 第34-40页 |
| ·具有平移不变性的小波变换（Linear Shift Invariant Discrete Wavelet Transform）阈值去噪方法 | 第34-35页 |
| ·NeighShrink_SURE 去噪方法 | 第35-37页 |
| ·基于图像区域分割的小波去噪方法 | 第37页 |
| ·实验结果 | 第37-40页 |
| ·基于区域分割的Wavelet 与Contourlet 变换相结合的图像去噪方法 | 第40-42页 |
| ·contourlet 阈值去噪方法 | 第40页 |
| ·实验结果 | 第40-42页 |
| ·基于区域分割的LSI_ Wavelet 与NSCT 变换相结合的图像去噪方法 | 第42-45页 |
| ·NSCT 变换阈值去噪方法 | 第42-43页 |
| ·实验结果 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 5 基于高斯尺度混合模型的 NSCT 变换图像去噪方法 | 第46-53页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·基于高斯尺度混合模型的贝叶斯最小二乘估计 | 第46-49页 |
| ·高斯尺度混合模型（GSM） | 第46-47页 |
| ·贝叶斯最小二乘估计 | 第47-49页 |
| ·基于高斯尺度混合模型的NSCT 变换图像去噪方法 | 第49-50页 |
| ·实验结果 | 第50-52页 |
| ·本章总结 | 第52-53页 |
| 6 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·结论 | 第53-54页 |
| ·展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录 | 第60页 |
| 作者在攻读学位期间发表论文 | 第60页 |
