| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 分数阶小波变换研究背景 | 第10-12页 |
| 1.1.2 分数阶小波变换研究意义 | 第12页 |
| 1.2 分数阶小波变换研究现状及发展方向 | 第12-15页 |
| 1.2.1 分数阶小波变换研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 分数阶小波变换研究存在的问题和发展方向 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要工作和论文结构 | 第15-17页 |
| 第2章 分数阶小波变换理论研究 | 第17-27页 |
| 2.1 小波变换理论 | 第17-20页 |
| 2.1.1 小波理论 | 第17页 |
| 2.1.2 连续与离散小波变换 | 第17-18页 |
| 2.1.3 多分辨率分解与合成 | 第18-20页 |
| 2.2 分数阶小波变换理论 | 第20-26页 |
| 2.2.1 分数阶Fourier变换 | 第20-22页 |
| 2.2.2 分数阶小波变换 | 第22-23页 |
| 2.2.3 分数阶小波变换算法与实现 | 第23-25页 |
| 2.2.4 分数阶B样条小波 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于分数阶B样条小波的多光谱和全色图像融合研究 | 第27-42页 |
| 3.1 多光谱和全色图像融合算法概述 | 第27-28页 |
| 3.2 融合质量评价标准 | 第28-29页 |
| 3.2.1 主观评价标准 | 第28页 |
| 3.2.2 客观评价标准 | 第28-29页 |
| 3.3 基于分数阶B样条小波的多光谱和全色图像融合 | 第29-33页 |
| 3.3.1 算法基本原理 | 第29-30页 |
| 3.3.2 直方图匹配原理 | 第30-31页 |
| 3.3.3 本文算法的融合规则 | 第31-33页 |
| 3.4 实验与结果分析 | 第33-41页 |
| 3.4.1 实验参数的确定 | 第34-37页 |
| 3.4.2 算法性能分析 | 第37-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于分数阶小波变换的图像去雾研究 | 第42-59页 |
| 4.1 雾天成像基本原理 | 第42-45页 |
| 4.1.1 雾的形成 | 第42-43页 |
| 4.1.2 粒子的散射 | 第43页 |
| 4.1.3 雾天图像退化模型 | 第43-45页 |
| 4.2 图像去雾算法概述 | 第45页 |
| 4.3 图像去雾算法性能评价指标 | 第45-47页 |
| 4.3.1 主观评价指标 | 第45-46页 |
| 4.3.2 客观评价指标 | 第46-47页 |
| 4.4 基于分数阶小波的图像去雾算法 | 第47-52页 |
| 4.4.1 算法描述 | 第47-49页 |
| 4.4.2 同态滤波 | 第49-50页 |
| 4.4.3 对比度受限直方图均衡化 | 第50-52页 |
| 4.5 实验与结果分析 | 第52-58页 |
| 4.5.1 实验参数的确定 | 第53-55页 |
| 4.5.2 算法性能分析 | 第55-58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 基于分数阶小波变换的图像去噪研究 | 第59-70页 |
| 5.1 传统的小波阈值去噪 | 第59-62页 |
| 5.1.1 小波阈值去噪原理 | 第59-60页 |
| 5.1.2 阈值和阈值函数的选取 | 第60-62页 |
| 5.2 基于分数阶小波的图像去噪 | 第62-67页 |
| 5.2.1 小波基和分解层数的选择 | 第62-65页 |
| 5.2.2 最优分数阶阶数的确定 | 第65-67页 |
| 5.3 实验与结果分析 | 第67-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第70页 |
| 6.2 论文研究展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 攻读学位期间发表的论文及参与的科研项目 | 第78页 |
