| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 小波域图像去噪的发展及现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 小波变换模极大值去噪 | 第10-11页 |
| 1.2.2 小波阈值去噪 | 第11-12页 |
| 1.2.3 小波系数统计模型去噪 | 第12-13页 |
| 1.2.4 小波去噪方法的发展趋势 | 第13页 |
| 1.3 论文研究目标及内容 | 第13-14页 |
| 1.4 文章的结构安排 | 第14-15页 |
| 2 小波变换数学理论 | 第15-22页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 小波变换 | 第15-20页 |
| 2.2.1 一维连续小波变换 | 第15-17页 |
| 2.2.2 一维离散小波变换 | 第17-19页 |
| 2.2.3 二维小波变换 | 第19-20页 |
| 2.3 多分辨率分析 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 小波变换的实现技术 | 第22-27页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 Mallat算法 | 第22-24页 |
| 3.3 多孔算法 | 第24-26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 4 曲线拟合确定阈值的非下采样小波贝叶斯去噪方法 | 第27-39页 |
| 4.1 引言 | 第27-28页 |
| 4.2 非下采样小波变换及其统计特性分析 | 第28-29页 |
| 4.2.1 非下采样小波变换 | 第28页 |
| 4.2.2 图像非下采样小波变换系数统计特性分析 | 第28-29页 |
| 4.3 去噪算法的提出 | 第29-36页 |
| 4.3.1 贝叶斯自适应阈值去噪 | 第29-31页 |
| 4.3.2 基于曲线拟合的阈值确定 | 第31-35页 |
| 4.3.3 算法的实现 | 第35-36页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第36-38页 |
| 4.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 5 基于非下采样小波变换的改进四阶偏微分图像去噪方法 | 第39-51页 |
| 5.1 引言 | 第39页 |
| 5.2 非下采样小波变换和四阶偏微分方程模型分析 | 第39-43页 |
| 5.2.1 非下采样小波变换分析 | 第39-41页 |
| 5.2.2 四阶偏微分方程模型分析 | 第41-43页 |
| 5.3 基于非下采样小波变换的改进四阶偏微分去噪模型 | 第43-47页 |
| 5.3.1 模型的提出 | 第43-44页 |
| 5.3.2 模型的离散化 | 第44-46页 |
| 5.3.3 算法的实现 | 第46-47页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第47-49页 |
| 5.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |