基于小波变换的手机相机图像去噪算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 空间域去噪方法 | 第9-10页 |
| 1.2.2 频率域去噪方法 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要内容及组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 小波阈值去噪算法研究 | 第13-30页 |
| 2.1 概述 | 第13页 |
| 2.2 图像去噪的评价标准 | 第13-14页 |
| 2.3 小波分析理论基础 | 第14-19页 |
| 2.3.1 连续小波变换 | 第15页 |
| 2.3.2 离散小波变换 | 第15-19页 |
| 2.4 基于小波变换的阈值去噪算法 | 第19-23页 |
| 2.4.1 小波去噪的基本原理 | 第19-20页 |
| 2.4.2 阈值函数的选取 | 第20-22页 |
| 2.4.3 阈值的选取 | 第22-23页 |
| 2.5 实验结果及分析 | 第23-30页 |
| 2.5.1 仿真实验参数的选择 | 第23-26页 |
| 2.5.2 仿真实验 | 第26-28页 |
| 2.5.3 实际实验 | 第28-30页 |
| 第三章 基于双树复数小波的双变量阈值去噪算法研究 | 第30-53页 |
| 3.1 概述 | 第30页 |
| 3.2 双树复数小波变换 | 第30-33页 |
| 3.2.1 双树复数小波变换 | 第30-31页 |
| 3.2.2 双树复小波变换的优良性质 | 第31-33页 |
| 3.3 基于双树小波的双变量阈值去噪算法 | 第33-41页 |
| 3.3.1 基于双变量模型的图像去噪算法 | 第33-36页 |
| 3.3.2 仿真实验及分析 | 第36-41页 |
| 3.4 基于双变量阈值的小波去噪算法的改进 | 第41-53页 |
| 3.4.1 降采样处理 | 第41-43页 |
| 3.4.2 采用局部自适应的噪声方差 | 第43-44页 |
| 3.4.3 局部类灰度化处理 | 第44-47页 |
| 3.4.4 实验结果及分析 | 第47-53页 |
| 第四章 图像去噪软件设计与实现 | 第53-65页 |
| 4.1 概述 | 第53页 |
| 4.2 系统开发环境 | 第53-54页 |
| 4.3 软件功能 | 第54页 |
| 4.4 主要模块软件实现 | 第54-57页 |
| 4.4.1 色彩空间转换模块 | 第54-55页 |
| 4.4.2 双树小波分解模块 | 第55-56页 |
| 4.4.3 双变量小波去噪模块 | 第56页 |
| 4.4.4 双树小波重构模块 | 第56页 |
| 4.4.5 局部类灰度化模块 | 第56-57页 |
| 4.5 提高软件运行效率的方法 | 第57-62页 |
| 4.5.1 多线程 | 第57-60页 |
| 4.5.2 循环展开 | 第60-61页 |
| 4.5.3 其他方法 | 第61-62页 |
| 4.6 软件测试 | 第62-65页 |
| 第五章 总结及展望 | 第65-67页 |
| 5.1 全文总结 | 第65页 |
| 5.2 展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果及参与项目情况 | 第71页 |
