基于小波变换和形态学的图像去噪方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·图像去噪研究现状和研究热点 | 第9-11页 |
| ·图像去噪的研究现状 | 第9-10页 |
| ·图像去噪技术的热点和趋势 | 第10-11页 |
| ·本文的主要内容及组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 图像去噪的理论基础 | 第12-21页 |
| ·噪声来源及分类 | 第12-13页 |
| ·常用的图像去噪方法 | 第13-18页 |
| ·中值滤波 | 第14-15页 |
| ·均值滤波 | 第15-16页 |
| ·自适应滤波 | 第16页 |
| ·频率域滤波 | 第16-18页 |
| ·图像去噪质量的评估标准 | 第18-20页 |
| ·客观评价 | 第18-19页 |
| ·主观评价 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 小波变换基本理论 | 第21-30页 |
| ·小波变换理论 | 第21-23页 |
| ·小波变换的理论 | 第21页 |
| ·连续小波变换 | 第21-23页 |
| ·离散小波变换 | 第23页 |
| ·多分辨率分析与正交小波变换 | 第23-27页 |
| ·多分辨分析概念的引入 | 第24-25页 |
| ·尺度函数与尺度空间 | 第25页 |
| ·小波函数与小波空间 | 第25-26页 |
| ·正交小波变换与多分辨率分析 | 第26-27页 |
| ·信号分解与重构的Mallat算法 | 第27-30页 |
| ·信号分解的快速算法 | 第27-29页 |
| ·信号重构的快速算法 | 第29页 |
| ·二维 Mallat算法 | 第29-30页 |
| 第四章 基于小波变换的图像去噪 | 第30-47页 |
| ·图像的小波变换 | 第30-32页 |
| ·小波去噪 | 第32-37页 |
| ·小波去噪的原理 | 第32-34页 |
| ·小波去噪的常用方法 | 第34-37页 |
| ·小波阈值去噪 | 第37-45页 |
| ·小波阈值去噪原理 | 第37-38页 |
| ·阈值函数的选取 | 第38-39页 |
| ·阈值的选取 | 第39-41页 |
| ·一种改进的阈值去噪方法 | 第41-43页 |
| ·仿真实验及结果 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 基于形态学的图像去噪 | 第47-66页 |
| ·数学形态学概述 | 第47-48页 |
| ·二值形态学的基本概念和运算 | 第48-51页 |
| ·腐蚀与膨胀 | 第48-50页 |
| ·二值开运算和闭运算 | 第50-51页 |
| ·灰度图像的形态学 | 第51-55页 |
| ·灰度形态腐蚀与膨胀 | 第52-54页 |
| ·灰度形态开启与闭合运算 | 第54-55页 |
| ·形态学图像去噪 | 第55-59页 |
| ·基于图像灰度特征的形态学去噪 | 第55-57页 |
| ·仿真实验及结果 | 第57-59页 |
| ·多结构元素加权形态滤波 | 第59-64页 |
| ·结构元素的选取 | 第59-61页 |
| ·多结构元素加权形态滤波方法 | 第61-63页 |
| ·仿真实验及结果 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
