基于小波变换的红外图像处理应用研究
| 第1章 绪论 | 第1-15页 |
| ·本论文的研究背景 | 第8-9页 |
| ·小波理论的发展及研究现状 | 第9-11页 |
| ·小波理论的发展 | 第9-10页 |
| ·小波理论的研究现状 | 第10页 |
| ·小波理论的应用现状 | 第10-11页 |
| ·红外图像的概念及特征 | 第11-12页 |
| ·小波变换在红外图像处理中的应用前景 | 第12-13页 |
| ·本论文的主要研究工作 | 第13-15页 |
| 第2章 小波分析基础 | 第15-28页 |
| ·傅立叶变换 | 第15-17页 |
| ·小波变换概述 | 第17-18页 |
| ·连续小波变换 | 第18-22页 |
| ·定义 | 第18-20页 |
| ·小波变换的等效频域表示 | 第20-21页 |
| ·连续小波变换的性质 | 第21-22页 |
| ·二维离散小波变换 | 第22-26页 |
| ·二维离散小波变换对图像的多尺度分解 | 第22-23页 |
| ·多分辨率分析 | 第23页 |
| ·尺度和离散化的小波变换 | 第23-24页 |
| ·离散小波变换的Mallat算法 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 红外图像去噪方法研究 | 第28-41页 |
| ·红外图像噪声分析 | 第29-32页 |
| ·图像噪声的含义及分类 | 第29-30页 |
| ·图像去噪效果的衡量 | 第30-31页 |
| ·红外图像噪声特性分析 | 第31-32页 |
| ·小波变换去噪分析 | 第32-36页 |
| ·小波变换对图像去噪的一般原理 | 第32页 |
| ·小波变换对图像去噪的常用方法 | 第32-33页 |
| ·小波系数的阈值化处理研究 | 第33-36页 |
| ·基于小波系数阈值处理的红外图像去噪算法 | 第36-37页 |
| ·算法描述 | 第36-37页 |
| ·算法流程 | 第37页 |
| ·实验和结果分析 | 第37-40页 |
| ·参数M和α的确定过程 | 第37-38页 |
| ·红外图像去噪实验 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 红外图像的边缘检测 | 第41-57页 |
| ·关于边缘的描述 | 第41-43页 |
| ·传统边缘检测算法存在的问题 | 第43-44页 |
| ·多分辨率边缘检测 | 第44-48页 |
| ·概述 | 第44-45页 |
| ·多分辨率边缘检测的理论基础 | 第45-47页 |
| ·二维推广 | 第47-48页 |
| ·改进的迭代阈值分割红外图像边缘检测算法 | 第48-50页 |
| ·算法描述 | 第48-50页 |
| ·性能分析 | 第50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 总结与展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 附录 含噪红外图像 | 第65-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第67页 |
