独立分量分析方法及其在红外图像处理上的应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·论文研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| ·红外图像的概念及特征 | 第11-12页 |
| ·独立分量分析算法的研究现状及发展 | 第12-13页 |
| ·独立分量分析在图象处理中的应用 | 第13-15页 |
| ·论文安排与主要研究工作 | 第15-16页 |
| 第2章 独立分量分析算法基础 | 第16-31页 |
| ·综述 | 第16页 |
| ·信息熵理论 | 第16-19页 |
| ·独立分量分析(ICA) | 第19-31页 |
| 第3章 独立分量在红外图像去噪上的应用 | 第31-43页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·经典去噪方法介绍 | 第31-33页 |
| ·维纳去噪法 | 第31-32页 |
| ·小波变换去噪法 | 第32-33页 |
| ·ICA去噪方法介绍 | 第33-41页 |
| ·ICA信息最大化INFORMAX算法 | 第33页 |
| ·稀疏编码收缩法去噪 | 第33-35页 |
| ·多分辨率子带分解的独立分量分析 | 第35页 |
| ·本文基于MSD-ICA算法流程 | 第35-36页 |
| ·仿真实验结果及分析 | 第36-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 独立分量在红外图像边缘提取上的应用 | 第43-62页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·关于边缘的描述 | 第43-45页 |
| ·经典的图像边缘检测算法 | 第45-49页 |
| ·拉普拉斯边缘检测算子 | 第45-46页 |
| ·Sobel边缘检测算子 | 第46-47页 |
| ·Prewitt边缘检测算子 | 第47-48页 |
| ·Canny边缘检测算子 | 第48-49页 |
| ·基于分数阶微分与ICA算法的图像边缘检测 | 第49-61页 |
| ·问题的提出 | 第49-50页 |
| ·分数阶微分的红外图像增强 | 第50-57页 |
| ·基于ICA算法的红外图像边缘特征提取 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 结论与展望 | 第62-64页 |
| ·全文总结 | 第62页 |
| ·后续工作与展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录 含噪红外图像 | 第69-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第70页 |
