| 中文摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 符号说明 | 第12-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| §1.1 课题的背景和意义 | 第14-15页 |
| §1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| §1.3 本文的研究工作和内容安排 | 第17-20页 |
| 第二章 图像的多尺度几何分析与CURVELET变换 | 第20-30页 |
| §2.1 从傅立叶分析到小波分析 | 第20-22页 |
| §2.2 多尺度几何分析的产生背景 | 第22-23页 |
| §2.3 RIDGELET变换 | 第23-24页 |
| §2.4 CURVELET变换 | 第24-28页 |
| ·Curvelet变换的框架 | 第25-26页 |
| ·子带分解 | 第26-27页 |
| ·Curvelet变换的实现步骤 | 第27-28页 |
| §2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 各向异性的图像扩散与TV模型 | 第30-42页 |
| §3.1 问题概述 | 第30-32页 |
| §3.2 尺度空间 | 第32-37页 |
| ·线性尺度空间与各向同性的图像扩散 | 第32-33页 |
| ·各向异性图像扩散 | 第33-34页 |
| ·各向异性扩散系数 | 第34-37页 |
| §3.3 基于TV范数的图像扩散 | 第37-40页 |
| §3.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 RIDGELET变换与全变差数字滤波器结合的图像去噪方法 | 第42-63页 |
| §4.1 图像的金字塔表示与CURVELET变换的子带分解 | 第43-45页 |
| ·拉普拉斯金字塔 | 第43页 |
| ·框架金字塔与子带分解 | 第43-45页 |
| §4.2 基于TV的图像分解 | 第45-50页 |
| ·ROF模型 | 第45-47页 |
| ·全变差数字滤波器 | 第47-50页 |
| §4.3 RADON变换的数字实现 | 第50-54页 |
| §4.4 RIDGELET变换与全变差数字滤波器结合的图像去噪方法 | 第54-57页 |
| ·问题的提出 | 第54-55页 |
| ·算法步骤 | 第55-56页 |
| ·全变差数字滤波器迭代策略的改进 | 第56-57页 |
| §4.5 仿真实验结果及分析 | 第57-61页 |
| ·关于几种经典图像去噪方法的算法说明 | 第57-59页 |
| ·实验结果及分析 | 第59-61页 |
| §4.6 本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 基于方向的自适应多级中值滤波 | 第63-70页 |
| §5.1 多级中值滤波 | 第63-64页 |
| §5.2 基于方向的自适应多级中值滤波 | 第64-69页 |
| ·窗口的改进 | 第64-65页 |
| ·基于方向的自适应多级中值滤波定义 | 第65-67页 |
| ·改进方法的实验结果及分析 | 第67-69页 |
| §5.3 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 一种新的边缘特征及其在纹理分割中的应用 | 第70-85页 |
| §6.1 特征空间 | 第70-73页 |
| ·局部方向估计 | 第70-72页 |
| ·局部灰度对比度 | 第72-73页 |
| §6.2 基于边缘特征和水平集的图像分割算法 | 第73-77页 |
| §6.3 实验结果及分析 | 第77-83页 |
| ·参数的选择 | 第77-80页 |
| ·基于Gabor变换的图像特征 | 第80-83页 |
| ·实验结果 | 第83页 |
| §6.4 本章小结 | 第83-85页 |
| 第七章 总结与展望 | 第85-87页 |
| §7.1 论文总结 | 第85页 |
| §7.2 未来的工作 | 第85-87页 |
| 附录 | 第87-93页 |
| 参考文献 | 第93-100页 |
| 致谢 | 第100-101页 |
| 攻读学位期间发表和已投稿的论文 | 第101-102页 |
| 外文论文一 | 第102-119页 |
| 外文论文二 | 第119-123页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第123页 |
