| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·红外图像处理的意义 | 第9-10页 |
| ·红外图像的获取及其特点 | 第10-14页 |
| ·红外图像的获取 | 第10-12页 |
| ·红外图像的特点 | 第12-14页 |
| ·小波的发展及研究现状 | 第14-16页 |
| ·小波理论的发展 | 第14-15页 |
| ·小波理论在国内外的研究现状 | 第15页 |
| ·小波理论的应用现状 | 第15-16页 |
| ·小波变换在红外图像处理中的应用 | 第16-17页 |
| ·论文的内容安排 | 第17-19页 |
| 第二章 小波变换理论与图像处理 | 第19-33页 |
| ·傅立叶变换在信号处理中的缺陷 | 第19-20页 |
| ·小波变换的基本概念 | 第20-21页 |
| ·连续小波变换（CWT） | 第21-22页 |
| ·离散小波变换（DWT） | 第22-23页 |
| ·小波分析与图像处理 | 第23-31页 |
| ·二维离散小波变换对图像的多分辨率分析 | 第23-25页 |
| ·离散小波的mallat 快速算法 | 第25-27页 |
| ·小波基的选择 | 第27-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 基于小波的红外图像去噪算法研究 | 第33-49页 |
| ·传统图像去噪方案 | 第33-34页 |
| ·红外图像噪声模型的提出 | 第34-37页 |
| ·去噪评价指标 | 第37-38页 |
| ·基于小波去噪算法研究 | 第38-41页 |
| ·小波去噪的原理和步骤 | 第38-39页 |
| ·基于小波的图像去噪算法 | 第39-40页 |
| ·小波阈值的选择研究 | 第40-41页 |
| ·改进的小波去噪算法 | 第41-42页 |
| ·红外图像去噪实例 | 第42-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 Retinex 改进算法及其实现 | 第49-57页 |
| ·Retinex 理论及其算法实现 | 第49-51页 |
| ·最优亮度估计 | 第51-54页 |
| ·Retinex 改进算法及实现 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 基于小波的红外图像增强算法研究 | 第57-73页 |
| ·常见图像增强算法 | 第57-62页 |
| ·直接灰度变换 | 第58-59页 |
| ·直方图均衡化和直方图规定化 | 第59-60页 |
| ·空域滤波 | 第60-61页 |
| ·频域增强算法 | 第61页 |
| ·模糊处理技术 | 第61-62页 |
| ·其他增强技术 | 第62页 |
| ·小波图像增强算法 | 第62-64页 |
| ·小波与改进 Retinex 相结合的红外图像增强算法研究 | 第64-66页 |
| ·红外图像增强实例 | 第66-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第79-80页 |