| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第1章 绪论 | 第14-26页 |
| 1.1 图像建模的研究背景 | 第14-19页 |
| 1.1.1 噪声的定义和分类 | 第15-17页 |
| 1.1.2 图像去噪的方法 | 第17-19页 |
| 1.1.3 去噪图像的质量评价标准 | 第19页 |
| 1.2 图像建模的发展历史和现状 | 第19-21页 |
| 1.3 图像建模的研究内容和方法 | 第21-24页 |
| 1.4 图像建模的研究意义 | 第24页 |
| 1.5 主要研究工作和各章节安排 | 第24-26页 |
| 第2章 均匀离散曲波变换理论基础 | 第26-43页 |
| 2.1 引言 | 第26-29页 |
| 2.1.1 第二代连续曲波变换 | 第27-29页 |
| 2.1.2 快速离散曲波变换 | 第29页 |
| 2.1.3 contourlet变换 | 第29页 |
| 2.2 均匀离散曲波变换中窗函数的构造 | 第29-34页 |
| 2.3 由滤波器组实现的均匀离散曲波变换 | 第34-37页 |
| 2.4 基于多尺度迭代滤波器组的均匀离散曲波变换 | 第37-38页 |
| 2.5 基于滤波器组的均匀离散曲波变换的实现 | 第38-40页 |
| 2.6 均匀离散曲波变换和其他曲波变换 | 第40-41页 |
| 2.7 本章小结 | 第41-43页 |
| 第3章 基于均匀离散曲波变换及连分式广义高斯模型的图像去噪 | 第43-54页 |
| 3.1 广义高斯模型的建模 | 第43-45页 |
| 3.2 广义高斯模型的参数估计方法 | 第45-48页 |
| 3.2.1 矩估计 | 第45-46页 |
| 3.2.2 最大似然估计 | 第46页 |
| 3.2.3 连分式迭代法的实现 | 第46-48页 |
| 3.3 蒙特卡洛法参数估计 | 第48-49页 |
| 3.4 基于广义高斯模型的贝叶斯图像去噪 | 第49-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 基于均匀离散曲波变换改进双变量模型的图像去噪 | 第54-70页 |
| 4.1 引入邻域模型的双变量模型图像去噪 | 第54-60页 |
| 4.1.1 参数估计 | 第57-58页 |
| 4.1.2 引入邻域模型的双变量模型图像去噪 | 第58-60页 |
| 4.2 基于均匀离散曲波变换的改进双变量模型图像去噪 | 第60-65页 |
| 4.2.1 基于迭代最大似然估计的双变量模型去噪 | 第61-64页 |
| 4.2.2 图像去噪算法 | 第64-65页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第65-68页 |
| 4.4 本章小结 | 第68-70页 |
| 第5章 主要工作和未来展望 | 第70-72页 |
| 5.1 主要工作和内容 | 第70-71页 |
| 5.2 未来研究方向展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第75-76页 |
