基于小波分析的图像增强算法研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 图像增强研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 传统的图像增强方法 | 第12页 |
| 1.2.2 基于多尺度分析的图像增强方法 | 第12-13页 |
| 1.2.3 模糊增强方法 | 第13页 |
| 1.2.4 基于遗传算法的图像增强算法 | 第13页 |
| 1.2.5 基于人类视觉的图像增强算法 | 第13-14页 |
| 1.3 图像增强处理遇到的难题 | 第14-15页 |
| 1.4 论文主要内容和结构安排 | 第15-16页 |
| 第2章 小波变换理论 | 第16-28页 |
| 2.1 引言 | 第16-17页 |
| 2.2 多分辨率分析 | 第17-26页 |
| 2.2.1 多分辨率分析概念的引入 | 第18-20页 |
| 2.2.2 小波空间和小波函数 | 第20-22页 |
| 2.2.3 多分辨率分析与正交小波变换 | 第22-23页 |
| 2.2.4 正交小波分解和重构算法 | 第23-26页 |
| 2.3 基于小波变化的图像增强 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 传统的图像增强算法 | 第28-44页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 灰度变换 | 第28-31页 |
| 3.2.1 线性灰度变化 | 第29页 |
| 3.2.2 分段线性灰度变化 | 第29-30页 |
| 3.2.3 非线性灰度变化 | 第30-31页 |
| 3.3 直方图变换 | 第31-38页 |
| 3.3.1 直方图均衡法 | 第33-35页 |
| 3.3.2 对比度自适应直方图均衡化 | 第35-36页 |
| 3.3.3 双向直方图均衡法 | 第36-38页 |
| 3.4 空域滤波和频域滤波 | 第38-39页 |
| 3.5 改进的组合图像增强方法算法 | 第39-43页 |
| 3.5.1 图像增强算法原理 | 第39-41页 |
| 3.5.2 算法步骤 | 第41-42页 |
| 3.5.3 评价标准及仿真结果 | 第42-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 小波变换图像增强 | 第44-57页 |
| 4.1 小波变换增强原理 | 第44-45页 |
| 4.2 基于小波变换的非线性图像增强 | 第45-49页 |
| 4.2.1 基本原理 | 第45-46页 |
| 4.2.2 低频系数非线性增强 | 第46-47页 |
| 4.2.3 小波高频去噪 | 第47-48页 |
| 4.2.4 仿真结果 | 第48-49页 |
| 4.3 基于小波变换的相关系数法图像增强 | 第49-56页 |
| 4.3.1 基本原理 | 第49-51页 |
| 4.3.2 相关系数法增强处理过程 | 第51-53页 |
| 4.3.3 仿真实验 | 第53-56页 |
| 4.3.4 结论 | 第56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读学位期间发表论文目录 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
