基于小波变换的有噪图像多分辨率分割
| 第一章 绪论 | 第1-13页 |
| 1．1 问题的提出 | 第8-9页 |
| 1．2 多分辨率分析技术 | 第9-12页 |
| 1．2．1 多分辨率分析技术的发展 | 第9-10页 |
| 1．2．2 图像多分辨率分析模型及应用意义 | 第10-11页 |
| 1．2．3 小波变换多分辨率分割对图像噪声的抑制 | 第11-12页 |
| 1．3 论文研究内容及各章安排 | 第12-13页 |
| 第二章 小波变换与多分辨率分析 | 第13-30页 |
| 2．1 引言 | 第13页 |
| 2．2 连续小波变换 | 第13-16页 |
| 2．3 小波变换时—频分析 | 第16-19页 |
| 2．4 离散小波变换、二进小波变换及其反演 | 第19-20页 |
| 2．4．1 离散小波变换及二进小波变换 | 第19-20页 |
| 2．4．2 二进小波反演 | 第20页 |
| 2．5 多分辨率分析及二尺度差分方程 | 第20-25页 |
| 2．5．1 由理想滤波器引入 | 第20-22页 |
| 2．5．2 函数空间的剖分 | 第22-25页 |
| 2．5．3 二尺度差分方程 | 第25页 |
| 2．6 二维小波变换及图像的小波分解与重建 | 第25-29页 |
| 2．7 小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于不连续性和相似性图像分割的噪声抑制 | 第30-40页 |
| 3．1 引言 | 第30页 |
| 3．2 并行区域分割技术 | 第30-32页 |
| 3．2．1 阈值化方法 | 第30-31页 |
| 3．2．2 特征空间聚类 | 第31-32页 |
| 3．3 串行区域分割技术 | 第32-33页 |
| 3．4 并行边界分割技术 | 第33-36页 |
| 3．4．1 微分算子边缘检测 | 第34-35页 |
| 3．4．2 基于曲面拟合的边缘检测方法 | 第35-36页 |
| 3．5 串行边界分割技术 | 第36-39页 |
| 3．6 小结 | 第39-40页 |
| 第四章 有噪图像的小波变换多分辨率分割 | 第40-59页 |
| 4．1 引言 | 第40-41页 |
| 4．2 小波变换与多分辨率边缘检测 | 第41-42页 |
| 4．3 多采样率滤波器组的构造 | 第42-48页 |
| 4．3．1 B样条小波 | 第43-45页 |
| 4．3．2 正交小波 | 第45-46页 |
| 4．3．3 双正交小波 | 第46-47页 |
| 4．3．4 B样条正交小波 | 第47-48页 |
| 4．4 小波变换图像分割的实现 | 第48-58页 |
| 4．4．1 多分辨率边缘检测 | 第48-52页 |
| 4．4．2 自适应模糊中值滤波器去噪 | 第52-53页 |
| 4．4．3 气液两相图分割 | 第53-58页 |
| 4．5 小结 | 第58-59页 |
| 第五章 实验研究结果 | 第59-66页 |
| 结束语 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 作者在攻读硕士学位期间完成的论文 | 第71页 |
