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小波变换及其在图象解噪和压缩编码中的应用

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 绪论第8-14页
   ·论文的研究背景与意义第8-12页
     ·数字图像处理的特点第8-9页
     ·数字图像处理的目的和主要内容第9-11页
     ·数字图像处理的重要意义第11-12页
   ·本论文的主要工作第12-14页
第二章 傅里叶变换、Gabor变换和小波变换的对比分析第14-22页
   ·傅里叶变换第14页
   ·Gabor变换第14-18页
     ·高斯函数的特性第15-16页
     ·高斯函数的傅里叶变换特性第16-17页
     ·测不准原理第17-18页
   ·小波变换第18-20页
     ·小波变换的定义第18-19页
     ·小波的时频窗第19-20页
   ·Gabor变换与小波变换的对比第20-21页
   ·本章小结第21-22页
第三章 小波变换的理论研究第22-42页
   ·小波变换的离散化第22-25页
     ·连续小波变换离散化满足的条件第22-24页
     ·二进小波的稳定条件第24页
     ·二进小波变换和重构第24-25页
     ·稳定性条件的意义第25页
     ·小波框架的物理意义第25-27页
   ·R基和R小波第27-29页
     ·R基的定义第27页
     ·R基和框架的关系第27页
     ·小波分析中的R基第27-28页
     ·R小波第28-29页
   ·多尺度分析和双尺度方程第29-32页
     ·多尺度分析第29-30页
     ·正交MRA的物理意义第30-31页
     ·尺度函数φ(t)的双尺度方程第31-32页
     ·小波函数ψ(t)的双尺度方程第32页
   ·正交小波第32-37页
     ·正交尺度函数和小波所满足的条件第32页
     ·正交滤波器H(ω)和G(ω)所满足的关系第32-33页
     ·滤波器系数所满足的关系式第33页
     ·Mallat算法第33-35页
     ·紧支集正交小波的构造第35-37页
   ·紧支集双正交小波第37-39页
   ·函数的正则性和消失矩第39-41页
   ·本章小结第41-42页
第四章 基于小波域阈值的图像处理第42-76页
   ·图像分解过程第42-44页
     ·小波变换和逆变换过程第43-44页
   ·二维小波的构造第44-47页
     ·二维小波构造方法第44-45页
     ·小波基选取影响因素分析第45-47页
   ·小波分析用于信号的消噪第47-55页
     ·小波分析用于一维信号的消噪第47-49页
     ·小波分析用于突变信号检测的原理第49-51页
     ·小波分析用于信号突变点检测的实例第51-53页
     ·小波分析用于二维信号的消噪第53-55页
   ·自适应的小波子带阈值降噪第55-75页
     ·BAYES式的自适应小波阈值降噪第55-63页
     ·基于最短描述长度原则的量化与压缩编码第63-66页
     ·实验仿真第66-70页
     ·基于图象背景像素的小波阈值降噪第70-72页
     ·实验仿真第72-75页
   ·本章小结第75-76页
第五章 图象压缩第76-92页
   ·图像压缩方法简介第76-79页
     ·图像压缩方法分类第76-77页
     ·统计编码第77页
     ·预测编码第77页
     ·变换编码第77-78页
     ·混合编码第78页
     ·图像的压缩编码方法选取第78-79页
   ·图像压缩过程分析第79-84页
     ·压缩过程概述第79-80页
     ·嵌入式小波零树压缩算法第80-81页
     ·零树编码过程举例第81-84页
   ·图像压缩质量的评价方法第84-86页
     ·压缩信噪比第84-86页
     ·压缩比第86页
     ·主观评价方法第86页
   ·实验仿真第86-91页
   ·本章小结第91-92页
第六章 全文总结第92-94页
   ·论文工作总结第92-93页
   ·可以进一步研究的问题第93-94页
参考文献第94-96页

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