| 中文摘要 | 第1页 |
| 中文关键字 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 英文关键词 | 第3-4页 |
| 目录 | 第4-5页 |
| 序言 | 第5-6页 |
| 第一章 小波分析的理论基础 | 第6页 |
| §1．1小波分析的发展史 | 第6-7页 |
| §1．2从Fourier分析，加窗Fourier分析到小波分析 | 第7-11页 |
| §1．3小波分析的基本概念 | 第11-17页 |
| §1．4从单小波到多小波的发展 | 第17-19页 |
| 第二章 信号奇异性 | 第19页 |
| §2．1边缘检测的基本概念 | 第19-21页 |
| §2．2基于经典微分算子的边缘检测 | 第21-22页 |
| §2．3LOG滤波器与马尔希德边缘检测算子 | 第22-23页 |
| §2．4多灰度图像边缘聚焦算法 | 第23-24页 |
| §2．5Canny边缘检测算子 | 第24-26页 |
| 第三章 小波分析与信号奇异性 | 第26页 |
| §3．1李氏指数（Lipschitz指数 | 第26-28页 |
| §3．2信号奇异性表征和小波变换 | 第28-32页 |
| §3．3随机噪音的小波变换特性 | 第32-34页 |
| §3．4图像的边缘检测 | 第34-42页 |
| §3．5边缘描述 | 第42-43页 |
| §3．6小波函数边缘检测特性 | 第43-47页 |
| §3．7信号奇异性在信号去噪中的应用 | 第47-50页 |
| §3．8M带小波在边缘检测中的应用 | 第50-52页 |
| 第四章 图像边缘在数据压缩中的应用 | 第52-53页 |
| §4．1基于小波变换极大值的图像数据压缩 | 第53-55页 |
| §4．2基于边缘模型基的数据压缩 | 第55-60页 |
| 总结与展望 | 第60-61页 |
| 主要参考文献 | 第61-63页 |
| 后记 | 第63-64页 |