| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-24页 |
| ·选题的意义和背景 | 第10-11页 |
| ·图像增强的发展及研究现状 | 第11-20页 |
| ·空域处理法 | 第11-14页 |
| ·频域处理法 | 第14-15页 |
| ·多分辨分解理论 | 第15-20页 |
| ·图像质量客观评价指标 | 第20-22页 |
| ·论文研究的主要内容及安排 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第二章 基于 Contourlet 变换的图像增强 | 第24-40页 |
| ·引言 | 第24-25页 |
| ·Contourlet 变换 | 第25-35页 |
| ·拉普拉斯金字塔(LP)分解 | 第25-28页 |
| ·方向滤波器(DFB) | 第28-33页 |
| ·塔形方向滤波器组(PDFB) | 第33-35页 |
| ·基于 Contourlet 变换的图像增强应用 | 第35-39页 |
| ·基于 Contourlet 变换的图像增强框架 | 第35-36页 |
| ·非线性增强算子 | 第36-37页 |
| ·实验结果及分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 基于 PCNN 模型的图像增强 | 第40-54页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·PCNN 模型及原理 | 第41-44页 |
| ·Eckhorn 神经元模型 | 第41-43页 |
| ·PCNN 神经元简化模型 | 第43-44页 |
| ·PCNN 的工作原理与人眼视觉特性 | 第44-47页 |
| ·PCNN 图像增强 | 第47-53页 |
| ·灰度增强 | 第48-49页 |
| ·彩色图像增强 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 基于 Contourlet 的 PCNN 图像增强 | 第54-71页 |
| ·Contourlet 变换与 PCNN 相结合的意义 | 第54-55页 |
| ·Contourlet 变换与 PCNN 结合的增强方法框架 | 第55-56页 |
| ·灰度图像增强结果及分析 | 第56-60页 |
| ·彩色图像增强结果及分析 | 第60-63页 |
| ·模型参数调整测试及分析 | 第63-70页 |
| ·Contourlet 变换中正交滤波器 | 第63-65页 |
| ·Contourlet 变换分解层数及方向数目 | 第65-67页 |
| ·PCNN 模型中连接系数β | 第67-68页 |
| ·PCNN 模型中迭代次数 N | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-73页 |
| ·论文总结 | 第71-72页 |
| ·前景展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 攻硕期间的研究成果 | 第79-80页 |
