小波变换在数字图像降噪处理中的应用
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 1 绪论 | 第6-8页 |
| ·课题研究目的与意义 | 第6页 |
| ·国内外研究概况 | 第6-7页 |
| ·主要研究内容 | 第7-8页 |
| 2 数字图像处理 | 第8-12页 |
| ·概念 | 第8-9页 |
| ·基本步骤 | 第9-10页 |
| ·图像处理系统的部件 | 第10-12页 |
| 3 图像复原 | 第12-29页 |
| ·图像退化/复原过程的模型 | 第12-13页 |
| ·噪声模型 | 第13-17页 |
| ·噪声的空间和频率特性 | 第13页 |
| ·一些重要噪声的概率密度函数 | 第13-17页 |
| ·噪声存在下的惟一空间滤波复原 | 第17-29页 |
| ·均值滤波器 | 第17-21页 |
| ·顺序统计滤波器 | 第21-25页 |
| ·自适应滤波器 | 第25-29页 |
| 4 小波变换 | 第29-43页 |
| ·背景 | 第29页 |
| ·小波分析 | 第29-33页 |
| ·Daubechies(dbN)小波系 | 第31-32页 |
| ·Symlets(symN)小波系 | 第32-33页 |
| ·连续小波变换 | 第33-36页 |
| ·一维连续小波变换 | 第33-35页 |
| ·高维连续小波变换 | 第35-36页 |
| ·离散小波变换 | 第36-38页 |
| ·离散小波变换 | 第36-37页 |
| ·二进小波变换 | 第37-38页 |
| ·多分辨分析 | 第38-39页 |
| ·小波包分析 | 第39-40页 |
| ·基于小波的噪声去除 | 第40-43页 |
| 5 边缘检测 | 第43-53页 |
| ·图像边缘定义 | 第43页 |
| ·边缘检测步骤及要求 | 第43-44页 |
| ·边缘检测的步骤 | 第43-44页 |
| ·边缘检测要求 | 第44页 |
| ·传统边缘检测算子 | 第44-48页 |
| ·基于灰度直方图的边缘检测 | 第45页 |
| ·基于梯度的边缘检测 | 第45-48页 |
| ·Laplacian 边缘算子 | 第48页 |
| ·Canny边缘检测算子 | 第48-49页 |
| ·模糊推理的边缘检测 | 第49-50页 |
| ·Mallat小波边缘检测算子 | 第50-51页 |
| ·各种边缘检测算子的效果比较 | 第51-53页 |
| 6 图像降噪处理方法比较 | 第53-57页 |
| ·方法比较 | 第53-55页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·结果比较 | 第53-55页 |
| ·结论 | 第55-57页 |
| 7 程序实现 | 第57-58页 |
| 8 结论与展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 硕士期间发表的论文 | 第63-64页 |
| 附录 | 第64-76页 |
