| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·本课题研究意义 | 第9页 |
| ·传统图像去噪概述 | 第9-12页 |
| ·含噪模型 | 第9-10页 |
| ·噪声特性 | 第10页 |
| ·常用的去噪方法及存在的问题 | 第10-12页 |
| ·本课题研究背景 | 第12-13页 |
| ·小波去噪的发展及现状 | 第12-13页 |
| ·小波去噪现状 | 第13页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·小结 | 第14-15页 |
| 2 小波变换基本理论 | 第15-25页 |
| ·傅里叶变换和短时傅里叶变换 | 第15-16页 |
| ·傅里叶变换 | 第15页 |
| ·短时傅里叶变换 | 第15-16页 |
| ·小波变换 | 第16-19页 |
| ·连续小波变换 | 第16-18页 |
| ·离散小波变换 | 第18-19页 |
| ·二进正交小波变换 | 第19页 |
| ·二维小波变换与可分离多分辨率分析 | 第19-21页 |
| ·小波变换快速算法(Mallat算法) | 第21-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 3 小波去噪原理及去噪算法 | 第25-39页 |
| ·图像质量评价方法 | 第25页 |
| ·小波去噪的基本原理 | 第25-33页 |
| ·图像和噪声经小波变换后系数直方图 | 第26-29页 |
| ·边界延拓 | 第29-31页 |
| ·分解与重构 | 第31-33页 |
| ·阈值萎缩法及几种阈值函数 | 第33-36页 |
| ·硬、软阈值函数 | 第33-34页 |
| ·改进型阈值函数 | 第34-35页 |
| ·本文采用的阈值函数 | 第35-36页 |
| ·阈值的选取方法 | 第36-38页 |
| ·常用的几种阈值 | 第36-38页 |
| ·自适应局部阈值 | 第38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 4 图像的边缘检测技术 | 第39-51页 |
| ·边缘检测概述 | 第39-40页 |
| ·问题的解决 | 第40-42页 |
| ·多尺度边缘检测中的小波基函数选取 | 第42-45页 |
| ·B样条函数空间及其性质 | 第42-43页 |
| ·基于B样条的双正交小波滤波器的构造 | 第43-45页 |
| ·基于小波的多尺度边缘检测 | 第45-50页 |
| ·原理 | 第45-47页 |
| ·实现方法 | 第47页 |
| ·实验结果 | 第47-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 5 基于边缘检测和逐点BAYESIAN估计的小波阈值去噪方法 | 第51-63页 |
| ·概述 | 第51页 |
| ·基于贝叶斯估计的自适应阈值 | 第51-55页 |
| ·贝叶斯决策 | 第51-52页 |
| ·基于贝叶斯估计的自适应阈值 | 第52-54页 |
| ·子带贝叶斯阈值 | 第54页 |
| ·逐点贝叶斯阈值 | 第54-55页 |
| ·去噪算法 | 第55-56页 |
| ·算法流程及实现步骤 | 第56-58页 |
| ·仿真分析 | 第58-61页 |
| ·小结 | 第61-63页 |
| 6 总结 | 第63-65页 |
| ·主要的工作与结论 | 第63页 |
| ·今后待研究的问题 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 附录 | 第70页 |