基于小波分形的图像处理算法研究及应用

摘要	第1-6页
Abstract	第6-8页
目录	第8-11页
第1章 绪论	第11-16页
·课题研究的目的和意义	第11页
·小波与分形理论的历史和研究现状	第11-14页
·小波与分形理论在图像处理中的应用概述	第14页
·研究内容及结构安排	第14-16页
第2章 小波与分形的基本理论	第16-29页
·概论	第16页
·小波变换	第16-17页
·一维小波变换	第16-17页
·二维小波变换	第17页
·多分辨分析和Mallat算法	第17-19页
·多分辨分析	第17-18页
·Mallat分解重构算法	第18-19页
·分形理论	第19-24页
·分形维数与分形常数的计算	第19-21页
·分形常数的特点	第21-22页
·图像的分形熵	第22-23页
·小波与分形之间的关系	第23-24页
·常用小波基函数	第24-25页
·最优小波基的选取	第25-28页
·选取小波基基本规则	第25-26页
·最优小波基选取规则	第26-27页
·基于分形熵的最优小波基搜索算法	第27-28页
·本章小结	第28-29页
第3章 基于小波与分形的图像去噪	第29-48页
·传统去噪方法	第29-30页
·基于小波与分形的去噪方法研究	第30-34页
·分形在小波去噪中的应用	第30-32页
·基于小波与分形的图像去噪	第32-34页
·去噪效果评价标准	第34页
·改进阈值实验结果与分析	第34-37页
·尺度适应性二代小波去噪算法	第37-42页
·二代提升小波变换	第37-38页
·最佳分解尺度分析	第38-39页
·二代小波去噪算法	第39-41页
·实验结果与分析	第41-42页
·双树复小波去噪算法	第42-46页
·双树复小波变换原理	第43-45页
·实验结果与分析	第45-46页
·本章小结	第46-48页
第4章 基于小波与分形的图像边缘检测	第48-63页
·传统的边缘检测算子	第48-50页
·传统边缘检测算子的缺点	第50页
·分形在边缘小波基选取上的应用	第50-51页
·基于小波与分形的图像边缘检测	第51-56页
·小波边缘检测原理	第51-53页
·最佳边缘小波基选取	第53-54页
·边缘检测算子判定标准	第54-55页
·边缘小波基滤波器系数的计算	第55-56页
·自适应阈值小波边缘检测算法	第56-58页
·算法步骤	第57-58页
·实验结果与分析	第58-62页
·本章小结	第62-63页
第5章 基于小波变换的图像融合	第63-80页
·图像融合概论	第63页
·基于小波变换的图像融合	第63-65页
·小波图像融合简介	第63-64页
·小波图像融合的步骤	第64-65页
·小波基与分解层数对图像融合的影响	第65页
·图像融合规则	第65-68页
·低频部分的融合规则	第65-66页
·高频部分的融合规则	第66-68页
·基于图像边缘的小波融合算法	第68-72页
·算法原理简介	第68-69页
·小波分解低频粗糙成分融合规则	第69-71页
·小波分解高频细节成分融合规则	第71-72页
·融合结果评价标准	第72-74页
·基于信息量的评价	第72-73页
·基于统计特性的评价	第73-74页
·基于相关性的评价	第74页
·实验结果与分析	第74-79页
·本章小结	第79-80页
第6章 软件系统的设计与开发	第80-82页
·系统的总体规划	第80页
·系统的开发环境	第80页
·开发工具	第80页
·软件系统的框架	第80-82页
第7章 结论与展望	第82-84页
参考文献	第84-88页
致谢	第88-89页
作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文	第89页