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多小波图像去噪方法研究

摘要第1-11页
Abstract第11-13页
1. 绪论第13-18页
   ·本文的理论意义和应用价值第13页
   ·多小波的研究和应用现状第13-15页
   ·图像去噪国内外研究现状及存在问题第15-16页
   ·本文的主要工作第16-17页
   ·本文实验中所用图像第17-18页
2. 多小波理论分析第18-31页
   ·多分辨分析第18-19页
     ·多尺度函数第18-19页
     ·多小波函数第19页
   ·多小波的性质第19-20页
   ·预处理第20-22页
   ·正交离散多小波变换第22-24页
   ·多小波变换在图像中的实现第24-25页
   ·Sa4多小波系统第25-30页
     ·具有优质滤波特性的多小波分析第25-29页
     ·Sa4多小波第29-30页
   ·小结第30-31页
3. 图像去噪方法研究第31-41页
   ·噪声分类第31-32页
   ·图像去噪质量的评价方法第32-33页
   ·平滑滤波第33-35页
   ·小波图像去噪第35-37页
     ·小波图像去噪问题的描述第35页
     ·小波图像去噪原理第35-37页
   ·小波图像去噪方法第37-40页
     ·小波收缩法第37-38页
     ·小波模极大值去噪法第38-39页
     ·基于小波系数相关性的方法第39页
     ·小波去噪算法比较第39-40页
   ·小结第40-41页
4. 多小波图像去噪方法研究第41-56页
   ·基于多小波的信号去噪原理第41-42页
   ·多小波去噪中阈值以及收缩函数的选取第42-44页
   ·多小波传统阈值去噪法第44-47页
     ·经典阈值第45页
     ·算法描述第45页
     ·实验结果分析第45-47页
   ·基于多小波变换域内系数相关性的图像去噪法第47-51页
     ·小波系数相关性描述第48页
     ·基于多小波系数相关性的图像去噪法第48-51页
       ·算法描述第49-50页
       ·实验结果分析第50-51页
   ·基于经典阈值的多小波多层阈值去噪法第51-55页
     ·基于噪声方差己知的多小波多层阈值去噪法第51-52页
       ·算法描述第51页
       ·实验结果分析第51-52页
     ·基于噪声方差估计的多小波多层阈值去噪法第52-55页
       ·图像中噪声方差的估计第52-53页
       ·算法描述第53-54页
       ·实验结果分析第54-55页
   ·小结第55-56页
5. 基于遗传算法的多小波自适应阈值去噪法第56-67页
   ·遗传算法第56-59页
     ·遗传算法具体步骤中采用的算法分析第57-59页
     ·遗传算法的优点第59页
   ·图像的奇异特性第59-61页
   ·基于遗传算法的多小波自适应阈值去噪法第61-65页
     ·阈值的提出第61-62页
     ·算法描述第62-63页
     ·实验结果分析第63-65页
   ·小结第65-67页
6. 总结与展望第67-69页
   ·全文工作总结第67-68页
   ·工作展望第68-69页
参考文献第69-74页
附录第74-75页
致谢第75页

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