| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-23页 |
| 1.1 课题背景 | 第9-10页 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.3.1 空间域的图像去噪 | 第12-13页 |
| 1.3.2 频率域的图像去噪 | 第13-16页 |
| 1.4 高通量基因测序图像的噪声类型以及数据库介绍 | 第16-22页 |
| 1.4.1 高通量基因测序图形的噪声类型 | 第16-17页 |
| 1.4.2 数据库介绍 | 第17-22页 |
| 1.5 主要研究内容和论文组织结构 | 第22-23页 |
| 第2章 小波分析和贝叶斯的基本理论 | 第23-35页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 常用小波变换 | 第23-30页 |
| 2.2.1 连续小波变换 | 第23-24页 |
| 2.2.2 离散小波变换 | 第24-26页 |
| 2.2.3 多分辨率分析和Mallat算法 | 第26-29页 |
| 2.2.4 多孔小波算法 | 第29页 |
| 2.2.5 复小波变换算法 | 第29-30页 |
| 2.3 贝叶斯相关理论介绍 | 第30-33页 |
| 2.3.1 贝叶斯理论 | 第30-31页 |
| 2.3.2 小波系数的先验模型 | 第31-33页 |
| 2.4 图像去噪算法的评价指标 | 第33-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于 à trous小波改进阈值算法 | 第35-46页 |
| 3.1 引言 | 第35-36页 |
| 3.2 基于 à trous小波的改进阈值算法 | 第36-39页 |
| 3.2.1 基于 à trous改进算法的基本原理 | 第36-37页 |
| 3.2.2 基于 à trous小波改进阈值算法的主要步骤 | 第37-39页 |
| 3.3 基于 à trous小波改进阈值算法的实验结果及分析 | 第39-44页 |
| 3.3.1 改进算法在Swift库上的实验 | 第39-41页 |
| 3.3.2 改进算法在人工仿真库上的实验 | 第41-42页 |
| 3.3.3 算法分析 | 第42-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 基于离散小波变换的BiShrink改进算法 | 第46-59页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 基于离散小波变换的BiShrink改进算法 | 第47-51页 |
| 4.2.1 基于离散小波变换的BiShrink改进算法的基本原理 | 第47-48页 |
| 4.2.2 基于离散小波变换的BiShrink改进算法实现的主要步骤 | 第48-51页 |
| 4.3 基于离散小波的BiShrink改进算法的实验结果及分析 | 第51-57页 |
| 4.3.1 改进算法在Swift库上的实验 | 第51-53页 |
| 4.3.2 改进算法在人工仿真库上的实验 | 第53-55页 |
| 4.3.3 算法分析 | 第55-57页 |
| 4.4 本章总结 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及其它成果 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
