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基于不可分小波的图像去噪方法研究

论文创新点第6-9页
摘要第9-11页
ABSTRACT第11-12页
1 绪论第13-19页
    1.1 课题背景第13-14页
    1.2 图像去噪研究面临的问题第14-15页
    1.3 本文研究内容第15-16页
    1.4 研究意义第16-18页
    1.5 本文组织结构第18-19页
2 图像去噪研究概述第19-31页
    2.1 图像去噪概述第19-25页
        2.1.1 图像去噪的定义第19页
        2.1.2 噪声的特征第19-20页
        2.1.3 噪声的分类和表示第20-22页
        2.1.4 图像质量的评价方法第22-25页
    2.2 图像去噪方法简述第25-30页
        2.2.1 去噪方法介绍第25-26页
        2.2.2 局部光滑滤波第26页
        2.2.3 变换域滤波第26-28页
        2.2.4 统计邻域方法第28-29页
        2.2.5 Non-local算法第29页
        2.2.6 基于稀疏模型的方法第29-30页
        2.2.7 方法比较第30页
    2.3 小结第30-31页
3 小波变换及图像去噪第31-47页
    3.1 小波发展简介第31-32页
    3.2 小波变换第32-36页
        3.2.1 傅里叶变换与短时傅里叶变换第32-33页
        3.2.2 连续小波变换第33-35页
        3.2.3 离散小波变换第35-36页
    3.3 小波图像去噪的原理第36-39页
    3.4 影响小波域图像去噪效果的关键因素第39-43页
    3.5 小波域图像去噪研究的关键问题第43-46页
        3.5.1 小波基的构造与自适应选择第43-45页
        3.5.2 小波系数建模及小波系数处理方法第45-46页
    3.6 小结第46-47页
4 不可分小波及其自适应小波滤波器选择第47-69页
    4.1 多分辨率分析及不可分小波构造第47-53页
    4.2 小波分解与重构的Mallat算法第53-57页
    4.3 不可分小波滤波器组的自适应选择第57-68页
        4.3.1 参数的意义第57-63页
        4.3.2 自适应滤波参数的确定第63-68页
    4.4 小结第68-69页
5 基于不可分小波的SURE-LET去噪方法第69-93页
    5.1 引言第69-71页
    5.2 小波闽值去噪方法介绍第71-76页
    5.3 不可分小波阈值去噪第76-80页
        5.3.1 模型的建立及图像去噪算法第76-78页
        5.3.2 结果分析第78-80页
    5.4 SURE-LET去噪方法第80-83页
        5.4.1 SURE第80-81页
        5.4.2 SURE-LET第81-83页
    5.5 基于聚类的不可分小波SURE-LET去噪方法第83-87页
        5.5.1 基于聚类的不可分小波SURE-LET去噪第83-85页
        5.5.2 散度的快速计算第85-87页
    5.6 实验分析第87-92页
        5.6.1 仿真实验结果分析第87-92页
        5.6.2 计算复杂度分析第92页
    5.7 小结第92-93页
6 基于不可分小波的多尺度稀疏去噪模型第93-109页
    6.1 引言第93-95页
    6.2 相关研究第95-97页
    6.3 基于自适应小波选择的多尺度稀疏模型第97-105页
        6.3.1 小波的选择第97-98页
        6.3.2 小波域上稀疏表示模型的建立第98-100页
        6.3.3 快速字典学习第100-104页
        6.3.4 快速求解方法第104-105页
    6.4 实验与分析第105-108页
    6.5 小结第108-109页
7 总结与展望第109-111页
    7.1 论文总结第109-110页
    7.2 研究展望第110-111页
参考文献第111-119页
攻博期间发表的论文和参加的科研项目第119-121页
    1 攻博期间发表论文第119-120页
    2 攻博期间参加的项目第120-121页
致谢第121页

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