| 中文摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 小波去噪概述 | 第9-11页 |
| 1.2 小波分析与多分辨率分析的历史 | 第11-12页 |
| 1.3 小波分析在图像处理中的应用 | 第12页 |
| 1.4 本论文主要工作和结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 小波分析的基本理论 | 第14-22页 |
| 2.1 从傅里叶变换到小波变换 | 第14-17页 |
| 2.1.1 傅里叶变换 | 第14-16页 |
| 2.1.2 短时傅里叶变换 | 第16-17页 |
| 2.1.3 小波变换 | 第17页 |
| 2.2 连续小波变换 | 第17-19页 |
| 2.3 离散小波变换 | 第19-21页 |
| 2.4 小结 | 第21-22页 |
| 第三章 多分辨率分析与Mallat算法 | 第22-26页 |
| 3.1 多分辨率分析 | 第22-23页 |
| 3.2 二尺度方程 | 第23-24页 |
| 3.3 Mallat 算法 | 第24-25页 |
| 3.4 小结 | 第25-26页 |
| 第四章 基于小波变换的图像去噪原理与方法 | 第26-37页 |
| 4.1 图像去噪概述 | 第26-27页 |
| 4.2 小波图像去噪 | 第27-29页 |
| 4.2.1 小波变换与Lipschitz指数之间的关系 | 第27-28页 |
| 4.2.2 信号与噪声在小波变换下的传播特性 | 第28-29页 |
| 4.3 经典小波去噪方法 | 第29-36页 |
| 4.3.1 模极大值去噪方法 | 第29-31页 |
| 4.3.2 相关性去噪方法 | 第31-33页 |
| 4.3.3 小波阈值去噪方法 | 第33-34页 |
| 4.3.4 平移不变小波去噪方法 | 第34-35页 |
| 4.3.5 几种小波去噪方法的比较 | 第35-36页 |
| 4.4 小结 | 第36-37页 |
| 第五章 基于小波变换的阈值去噪算法的设计与实现 | 第37-51页 |
| 5.1 阈值去噪原理 | 第37-38页 |
| 5.2 选取阈值函数 | 第38页 |
| 5.3 常用阈值选取方法 | 第38-40页 |
| 5.3.1 全局阈值 | 第39-40页 |
| 5.3.2 局部阈值 | 第40页 |
| 5.4 阈值函数的改进 | 第40-42页 |
| 5.5 阈值的改进 | 第42-43页 |
| 5.6 小波基的选择 | 第43-44页 |
| 5.7 实验结果及分析 | 第44-50页 |
| 5.7.1 图像的小波分解 | 第44-45页 |
| 5.7.2 小波去噪与其它去噪方法的仿真比较 | 第45-46页 |
| 5.7.3 本文算法实现及结果讨论 | 第46-50页 |
| 5.8 小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56页 |