| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·图像技术的研究现状和进展 | 第8-10页 |
| ·图像去噪与融合概念 | 第10-11页 |
| ·图像去噪 | 第10-11页 |
| ·图像融合 | 第11页 |
| ·本文重要内容 | 第11-14页 |
| 第二章 图像表示的多尺度几何分析 | 第14-30页 |
| ·小波变换 | 第15-18页 |
| ·连续小波变换 | 第16-17页 |
| ·离散小波变换 | 第17-18页 |
| ·多尺度几何分析 | 第18-30页 |
| ·Contourlet变换 | 第19-25页 |
| ·超完备Contourlet变换 | 第25-30页 |
| 第三章 基于超完备Contourlet方向差和尺度积的图像去噪 | 第30-48页 |
| ·传统的小波去噪算法 | 第30-36页 |
| ·空间域滤波去噪 | 第30-33页 |
| ·变换域阈值去噪 | 第33-36页 |
| ·基于超完备Contourlet方向差和尺度积的图像去噪 | 第36-42页 |
| ·超完备Contourlet系数相关性分析 | 第36-37页 |
| ·基于方向差来区别信号与噪声 | 第37-40页 |
| ·基于尺度积来区分信号和噪声 | 第40-41页 |
| ·基于邻域聚集性来区别方向与噪声 | 第41-42页 |
| ·基于超完备Contourlet方向差和尺度积的去噪算法 | 第42页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 基于超完备Contourlet变换的图像融合 | 第48-64页 |
| ·传统的图像融合算法 | 第49-53页 |
| ·线性加权法 | 第49页 |
| ·高通滤波法 | 第49-50页 |
| ·PCA变换融合法 | 第50-51页 |
| ·基于HIS变换的遥感图像融合 | 第51页 |
| ·多分辨塔式融合算法 | 第51-52页 |
| ·小波变换实现图像融合 | 第52-53页 |
| ·融合结果的评价指标 | 第53-56页 |
| ·基于信息量的评价 | 第53-54页 |
| ·基于统计特征的评价 | 第54-55页 |
| ·基于相关性的评价 | 第55页 |
| ·基于梯度值的评价 | 第55-56页 |
| ·基于超完备Contourlet的图像融合 | 第56-62页 |
| ·融合规则 | 第56-58页 |
| ·一致性检测 | 第58页 |
| ·基于超完备Contourlet变换的图像融合 | 第58-59页 |
| ·实验结果及分析 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·论文工作总结 | 第64-65页 |
| ·进一步工作展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第74页 |
