小波理论在图像去噪与纹理分析中的应用研究
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 致谢 | 第10-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| ·小波理论的发展 | 第15-16页 |
| ·小波分析在图像去噪和纹理分类中的应用概况 | 第16-18页 |
| ·本文的主要工作 | 第18-21页 |
| 第二章 小波变换基本理论 | 第21-45页 |
| ·短时傅里叶变换 | 第21-23页 |
| ·小波变换 | 第23-28页 |
| ·连续小波变换 | 第23-25页 |
| ·离散小波变换 | 第25-27页 |
| ·二进小波变换 | 第27-28页 |
| ·多分辨率分析与Mallat算法 | 第28-36页 |
| ·正交小波与正交小波变换 | 第28-29页 |
| ·多分辨率分析 | 第29-30页 |
| ·尺度空间与小波空间 | 第30-31页 |
| ·由多分辨率分析构造正交小波基 | 第31-34页 |
| ·Mallat算法 | 第34-36页 |
| ·双正交小波变换 | 第36-38页 |
| ·二维小波变换与图像处理 | 第38-42页 |
| ·二维正交小波变换及快速算法 | 第38-41页 |
| ·图像的小波分解与重构 | 第41-42页 |
| ·小结 | 第42-45页 |
| 第三章 小波域图像去噪算法研究 | 第45-73页 |
| ·引言 | 第45-46页 |
| ·小波变换模极大值重构去噪方法 | 第46-51页 |
| ·信号的Lipschitz正则性 | 第46-47页 |
| ·小波变换与Lipschitz指数间的关系 | 第47页 |
| ·模极大值重构去噪算法 | 第47-51页 |
| ·小波域阈值去噪 | 第51-55页 |
| ·阈值函数的选取 | 第52-53页 |
| ·阈值的选取 | 第53-55页 |
| ·小波域贝叶斯图像去噪 | 第55-72页 |
| ·小波域贝叶斯估计 | 第55-59页 |
| ·图像小波系数分布模型 | 第59-68页 |
| ·小波域BKF模型贝叶斯图像去噪 | 第68-69页 |
| ·实验与结论 | 第69-72页 |
| ·小结 | 第72-73页 |
| 第四章 复小波域尺度间模型图像去噪 | 第73-95页 |
| ·引言 | 第73-74页 |
| ·DT-CWT | 第74-79页 |
| ·DT-CWT的构造 | 第74-77页 |
| ·二维DT-CWT | 第77-78页 |
| ·DT-CWT性质 | 第78-79页 |
| ·复小波域HMT模型图像去噪 | 第79-89页 |
| ·隐Markov模型 | 第79-83页 |
| ·小波域HMT模型 | 第83-87页 |
| ·复小波域HMT模型 | 第87-88页 |
| ·复小波域HMT模型贝叶斯图像去噪算法 | 第88-89页 |
| ·复小波域BBKF模型图像去噪 | 第89-94页 |
| ·BBKF模型 | 第89-90页 |
| ·BBKF模型贝叶斯图像去噪算法 | 第90-92页 |
| ·实验与结论 | 第92-94页 |
| ·小结 | 第94-95页 |
| 第五章 复小波域纹理分类算法 | 第95-101页 |
| ·引言 | 第95-96页 |
| ·基于DT-CWT的纹理分类算法 | 第96-98页 |
| ·实验与结论 | 第98页 |
| ·小结 | 第98-101页 |
| 第六章 总结与展望 | 第101-103页 |
| ·本文工作总结 | 第101-102页 |
| ·未来工作展望 | 第102-103页 |
| 参考文献 | 第103-111页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第111页 |
