| 原创性声明 | 第2页 |
| 关于学位论文使用授权的声明 | 第2-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 引言 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究的意义 | 第9-10页 |
| 1.2 超声图像去噪的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 主要研究工作及本文概况 | 第12-14页 |
| 第二章 小波分析理论 | 第14-35页 |
| 2.1 从傅里叶变换到小波分析 | 第14-16页 |
| 2.1.1 傅里叶变换 | 第14-16页 |
| 2.1.2 小波及小波分析 | 第16页 |
| 2.2 连续小波变换 | 第16-18页 |
| 2.3 离散小波变换 | 第18-19页 |
| 2.4 二进小波变换 | 第19-22页 |
| 2.5 多分辨率分析 | 第22-27页 |
| 2.5.1 尺度函数与尺度空间 | 第23-24页 |
| 2.5.2 小波函数和小波空间 | 第24-25页 |
| 2.5.3 多分辨率分析与正交小波变换 | 第25-27页 |
| 2.6 Mallat算法 | 第27-30页 |
| 2.6.1 系数分解的快速算法 | 第27-29页 |
| 2.6.2 系数重建的快速算法 | 第29-30页 |
| 2.7 二维正交小波变换 | 第30-35页 |
| 2.7.1 正方块形式的二维小波基与二维正交小波变换 | 第30-32页 |
| 2.7.2 长方块形式的二维小波基与二维正交小波变换 | 第32-35页 |
| 第三章 小波变换在图像去噪中的应用 | 第35-48页 |
| 3.1 图像去噪技术 | 第35-38页 |
| 3.1.1 图像的数字化 | 第35页 |
| 3.1.2 噪声图像模型和噪声特性 | 第35-36页 |
| 3.1.3 图像质量的评价标准 | 第36-38页 |
| 3.2 小波域图像去噪 | 第38-48页 |
| 3.2.1 边界延拓 | 第40-43页 |
| 3.2.2 小波去噪的分类 | 第43-44页 |
| 3.2.3 阈值选取及阈值函数 | 第44-48页 |
| 第四章 超声图像相关理论 | 第48-53页 |
| 4.1 超声的物理特性 | 第48-49页 |
| 4.2 超声诊断的基本原理 | 第49-51页 |
| 4.2.1 超声成像 | 第49-50页 |
| 4.2.2 超声设备 | 第50-51页 |
| 4.2.3 超声诊断 | 第51页 |
| 4.3 超声图像的数学模型 | 第51-53页 |
| 第五章 基于非参数自适应估计理论的超声图像去噪 | 第53-63页 |
| 5.1 问题的引入 | 第53页 |
| 5.2 平稳小波变换 | 第53-56页 |
| 5.2.1 一维离散平稳小波变换 | 第54-55页 |
| 5.2.2 二维离散平稳小波变换 | 第55-56页 |
| 5.3 非参数自适应估计 | 第56-59页 |
| 5.3.1 非参数估计 | 第56-57页 |
| 5.3.2 自适应估计量及阈值确定方法 | 第57-58页 |
| 5.3.3 最佳平衡条件在阈值确定中对函数的要求 | 第58-59页 |
| 5.3.4 小波域中阈值方法的推导 | 第59页 |
| 5.4 本文去噪算法 | 第59-60页 |
| 5.5 实验结果及讨论 | 第60-62页 |
| 5.6 小结 | 第62-63页 |
| 结束语 | 第63-65页 |
| 附录 第五章去噪算法的基本流程图 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第75-76页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第76页 |