| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| 表格 | 第13-14页 |
| 插图 | 第14-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-24页 |
| ·研究背景 | 第16-18页 |
| ·研究意义 | 第18-20页 |
| ·本文研究内容 | 第20-21页 |
| ·本文组织结构 | 第21-24页 |
| 第二章 国内外相关研究综述 | 第24-44页 |
| ·遥感图像边缘检测领域相关算法研究现状 | 第24-26页 |
| ·遥感图像去噪领域相关算法研究现状 | 第26-32页 |
| ·非线性扩散 | 第26-29页 |
| ·小波收缩 | 第29-31页 |
| ·小波扩散 | 第31-32页 |
| ·遥感图像水陆分割领域相关算法研究现状 | 第32-35页 |
| ·复小波变换理论基础 | 第35-41页 |
| ·双树复小波变换 | 第36-39页 |
| ·双密度双树复小波变换 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-44页 |
| 第三章 基于复小波变换技术的遥感图像边缘检测应用研究 | 第44-56页 |
| ·引言 | 第44-46页 |
| ·直方图方向梯度方法 | 第46-48页 |
| ·基于双树复小波变换的边缘检测算法 | 第48-50页 |
| ·实验结果分析 | 第50-54页 |
| ·SAR图像边缘检测实验 | 第50-52页 |
| ·对比实验结果 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第四章 基于复小波变换技术的遥感图像去噪应用研究 | 第56-72页 |
| ·引言 | 第56-57页 |
| ·2-D各向异性扩散和离散小波收缩的等价性证明 | 第57-58页 |
| ·双树复小波复扩散图像去噪算法 | 第58-65页 |
| ·算法流程 | 第58-59页 |
| ·各向异性复扩散函数 | 第59-61页 |
| ·试验结果及分析 | 第61-65页 |
| ·双密度双树复小波双变量复扩散去噪算法 | 第65-70页 |
| ·小波系数的双变量扩散 | 第66-67页 |
| ·针对相干斑噪声的噪声阈值估计 | 第67页 |
| ·试验结果及分析 | 第67-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 第五章 基于复小波变换技术的遥感图像水陆分割应用 | 第72-90页 |
| ·引言 | 第72-74页 |
| ·Chan-Vese主动轮廓模型 | 第74-76页 |
| ·复小波域边缘约束的主动轮廓模型 | 第76-78页 |
| ·复小波域边缘信息提取 | 第77页 |
| ·边缘约束的Chan-Vese模型 | 第77-78页 |
| ·水陆分割算法 | 第78-79页 |
| ·时间序列图像水陆分割算法 | 第79-81页 |
| ·实验结果分析 | 第81-86页 |
| ·SAR图像水陆分割 | 第81-83页 |
| ·可见光图像水陆分割 | 第83页 |
| ·实验对比结果 | 第83-85页 |
| ·时间序列图像水陆分割 | 第85-86页 |
| ·本章小结 | 第86-90页 |
| 第六章 结论 | 第90-94页 |
| ·本文主要工作和创新性说明 | 第90-92页 |
| ·研究内容展望 | 第92-94页 |
| 参考文献 | 第94-100页 |
| 附录A 2-D各向异性扩散和离散小波收缩的等价性证明 | 第100-104页 |
| A.1 离散小波变换扩散的一些基础知识 | 第100-101页 |
| A.2 2维条件下各向异性扩散和离散小波收缩的等价性证明 | 第101-104页 |
| 致谢 | 第104-106页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第106页 |
