| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 图像增强技术的国内外研究现状及主要方法 | 第8-12页 |
| 1.2.1 传统的图像增强方法 | 第9-10页 |
| 1.2.2 基于模糊域理论的图像增强方法 | 第10-11页 |
| 1.2.3 基于数学形态学的图像增强方法 | 第11页 |
| 1.2.4 基于优化理论的图像增强方法 | 第11-12页 |
| 1.3 本文结构及主要研究内容 | 第12-13页 |
| 第二章 空域增强及模糊增强的基本理论 | 第13-25页 |
| 2.1 基于灰度变换的图像增强算法 | 第13-16页 |
| 2.1.1 比例线性变换 | 第13-14页 |
| 2.1.2 分段线性变换 | 第14-15页 |
| 2.1.3 非线性变换 | 第15-16页 |
| 2.2 基于直方图的修正方法 | 第16-18页 |
| 2.2.1 直方图修正的基本原理 | 第16-17页 |
| 2.2.2 直方图均衡化 | 第17页 |
| 2.2.3 直方图匹配 | 第17-18页 |
| 2.3 边缘细节锐化方法 | 第18-20页 |
| 2.3.1 Laplace锐化算法 | 第18-19页 |
| 2.3.2 反锐化掩模及高提升滤波算子 | 第19-20页 |
| 2.4 模糊域的增强理论 | 第20-21页 |
| 2.4.1 模糊集的定义 | 第20页 |
| 2.4.2 模糊增强理论 | 第20-21页 |
| 2.4.3 经典的Pal-King模糊增强算法 | 第21页 |
| 2.5 模糊对比度的增强理论 | 第21-23页 |
| 2.5.1 模糊对比度增强算法 | 第21-23页 |
| 2.5.2 本文改进的模糊对比度算法 | 第23页 |
| 2.6 图像质量的评估与度量 | 第23-24页 |
| 2.7 本章总结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于频域的图像增强算法 | 第25-42页 |
| 3.1 多尺度几何分析 | 第25-27页 |
| 3.2 曲波（Curvelet）变换 | 第27-29页 |
| 3.3 带波（Bandlet）变换 | 第29-30页 |
| 3.4 Tetrolet变换 | 第30-32页 |
| 3.5 轮廓波（Contourlet）变换 | 第32-35页 |
| 3.5.1 LP分解 | 第33-34页 |
| 3.5.2 方向滤波器组（DFB） | 第34-35页 |
| 3.6 非下采样轮廓波变换 | 第35-37页 |
| 3.6.1 非下采样塔式分解（NSP） | 第36页 |
| 3.6.2 非下采样方向滤波器组（NSDFB） | 第36-37页 |
| 3.7 剪切波（Shearlet）变换 | 第37-41页 |
| 3.7.1 Shearlet变换的构成理论 | 第38-40页 |
| 3.7.2 Shearlet变换的分解与重组 | 第40-41页 |
| 3.8 本章总结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于NSCT和改进模糊对比度的遥感图像增强方法 | 第42-49页 |
| 4.1 低频子带处理 | 第42页 |
| 4.2 高频子带处理 | 第42-43页 |
| 4.3 模糊增强以及改进的模糊对比度 | 第43-44页 |
| 4.4 算法具体流程 | 第44-45页 |
| 4.5 实验结果和分析 | 第45-48页 |
| 4.6 本章总结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于剪切波域改进Gamma校正的医学图像增强算法 | 第49-54页 |
| 5.1 低频分量处理 | 第49-50页 |
| 5.2 高频分量处理 | 第50页 |
| 5.3 模糊对比增强 | 第50页 |
| 5.4 本文算法具体步骤 | 第50-51页 |
| 5.5 实验结果和分析 | 第51-53页 |
| 5.6 本章总结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-57页 |
| 6.1 本文主要研究内容 | 第54-55页 |
| 6.2 研究展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 硕士研究生期间发表论文情况 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |