小波变换在图像处理中的应用
| 第一章 绪论 | 第1-13页 |
| ·问题的提出 | 第8-9页 |
| ·小波分析产生的背景 | 第9-10页 |
| ·小波分析在图像处理中的应用概述 | 第10-11页 |
| ·图像预处理 | 第10-11页 |
| ·图像编码与压缩 | 第11页 |
| ·图像分割与边缘检测 | 第11页 |
| ·本文研究工作概述 | 第11-13页 |
| 第二章 小波分析简介 | 第13-24页 |
| ·小波变换的定义 | 第13-14页 |
| ·小波变换的性质 | 第14-17页 |
| ·消失矩性质 | 第15页 |
| ·正交性质 | 第15-16页 |
| ·紧支撑性质 | 第16页 |
| ·对称性 | 第16-17页 |
| ·小波多分辨分析 | 第17-19页 |
| ·小波分析的算法 | 第19-23页 |
| ·由尺度函数生成小波函数 | 第20-21页 |
| ·小波的分解和重构算法 | 第21页 |
| ·小波变换的边界延拓方法 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于小波分析的多尺度边缘检测 | 第24-35页 |
| ·提出问题 | 第24-25页 |
| ·经典边缘检测方法 | 第25页 |
| ·小波分析与多尺度边缘检测 | 第25-27页 |
| ·局部频率刻画功能 | 第25-26页 |
| ·小波多分辨分析 | 第26页 |
| ·边缘的多尺度特性刻画 | 第26-27页 |
| ·边缘检测准则与多尺度边缘检测 | 第27-28页 |
| ·问题的提出 | 第27页 |
| ·问题分析 | 第27-28页 |
| ·边缘模型和基于最小位移的小波基选择 | 第28-31页 |
| ·基于位置不变的多尺度边缘检测模型 | 第31-32页 |
| ·实验结果和分析 | 第32-33页 |
| ·结论 | 第33-35页 |
| 第四章 基于小波分析的数字水印 | 第35-46页 |
| ·提出问题 | 第35-36页 |
| ·数字水印的基本特征 | 第36-37页 |
| ·数字水印的一般原理和现有算法 | 第37-39页 |
| ·数字水印的顽固性问题和攻击行为 | 第39-41页 |
| ·图像压缩 | 第39页 |
| ·滤波 | 第39页 |
| ·图像量化与图像增强 | 第39-40页 |
| ·几何失真 | 第40-41页 |
| ·介绍一种小波域变换的数字水印算法 | 第41-45页 |
| ·图像置乱 | 第41页 |
| ·算法思想 | 第41-42页 |
| ·水印的嵌入方法 | 第42-43页 |
| ·水印的抽取方法 | 第43页 |
| ·实验结果 | 第43-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第五章 小波图像压缩 | 第46-55页 |
| ·提出问题 | 第46页 |
| ·变换编码 | 第46页 |
| ·小波用于图像压缩 | 第46-50页 |
| ·概述 | 第46-47页 |
| ·量化 | 第47页 |
| ·编码算法 | 第47-49页 |
| ·空间域的算法 | 第49-50页 |
| ·频率域和空间域的结合 | 第50页 |
| ·本文提出的一种零树改进算法 | 第50-54页 |
| ·小波变换集中能量的特性与数据压缩 | 第50-51页 |
| ·零树压缩 | 第51-52页 |
| ·本文算法 | 第52-53页 |
| ·实验结果 | 第53-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第六章 本文小结 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
