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自然图像处理理论和方法研究

摘要第1-14页
Abstract第14-16页
符号表第16-18页
第一部分 基础篇第18-58页
 第一章 绪论第20-38页
  §1.1 课题研究背景第20-25页
     ·图像和图像处理第20-21页
     ·自然图像和人工图像第21-22页
     ·自然图像的特性第22-25页
  §1.2 相关研究现状第25-31页
     ·Ridgelet、Curvelet和Contourlet变换第25-28页
     ·Bandelet变换第28-30页
     ·Brushlet变换第30-31页
     ·现有方法的局限性第31页
  §1.3 课题资助和研究内容第31-33页
  §1.4 本文工作和创新第33-36页
     ·本文工作第33-35页
     ·本文创新第35-36页
  §1.5 论文组织结构第36-38页
 第二章 信号奇异性和广义Radon变换第38-58页
  §2.1 广义奇异性的定义第38-42页
     ·传统的奇异性定义第38-39页
     ·投影算子第39-40页
     ·广义奇异性的定义第40-42页
  §2.2 传统Radon变换第42-46页
     ·传统Radon变换的定义和基本性质第42-44页
     ·传统Radon变换的逆变换第44-46页
  §2.3 广义Radon变换第46-48页
  §2.4 广义Radon变换的离散形式第48-49页
  §2.5 广义Radon变换的奇异性分析第49-50页
  §2.6 一般形式下广义Radon变换的逆变换第50-55页
  §2.7 小结第55-58页
第二部分 研究篇第58-108页
 第三章 自然图像中边缘处理策略第60-74页
  §3.1 边缘检测方法第60-64页
     ·传统边缘检测技术第60-63页
     ·Canny算子第63-64页
  §3.2 保持连通的边缘细化算法第64-70页
     ·CPETA细化算法描述第65-67页
     ·CPETA算法实验结果第67-70页
  §3.3 传统边缘连接方法第70-72页
     ·传统连接方法第71页
     ·基于Radon变换的连接方法第71-72页
  §3.4 小结第72-74页
 第四章 基于广义Radon变换的边缘检测和连接策略第74-88页
  §4.1 基于GRT的边缘连接综合策略第74-80页
     ·基于GRT的边缘连接基本方法第74-75页
     ·后向变换法第75-77页
     ·基于GRT的边缘曲线检测、连接和修正算法第77-80页
  §4.2 广义Radon变换的并行化实现第80-81页
  §4.3 广义Radon变换的分解技术第81-85页
     ·基于点集的GRT变换第81-83页
     ·广义Radon变换的分解技术第83-84页
     ·复杂度分析第84-85页
     ·进一步讨论第85页
  §4.4 小结第85-88页
 第五章 自然图像处理系统框架与实验第88-108页
  §5.1 自然图像处理的系统框架第88-93页
     ·系统模型第88-89页
     ·体系结构第89-93页
  §5.2 实验结果及其分析第93-106页
     ·实验环境和实验方法第93页
     ·图像压缩实验结果和分析第93-103页
     ·图像降噪实验结果和分析第103-106页
  §5.3 小结第106-108页
第三部分 探索篇第108-142页
 第六章 图像分形压缩技术第110-128页
  §6.1 图像分形压缩的数学基础第110-112页
  §6.2 分形压缩的相关研究第112-117页
     ·目标块的划分策略第113-115页
     ·搜索策略第115-117页
  §6.3 EFCSM算法第117-123页
     ·传统分形压缩方法的缺陷第117-118页
     ·基于熵的改进算法第118-119页
     ·进一步加速第119-120页
     ·实验结果第120-123页
  §6.4 Fason加速算法第123-127页
     ·算法介绍第123-124页
     ·算法性能第124-127页
  §6.5 小结第127-128页
 第七章 XLet变换第128-136页
  §7.1 连续XLet变换第128-132页
     ·XLet函数第128-130页
     ·连续XLet变换第130-132页
  §7.2 连续XLet变换的重构第132-134页
     ·传统变换重构公式的证明技巧第132-134页
     ·连续XLet变换的重构第134页
  §7.3 小结第134-136页
 第八章 总结第136-142页
  §8.1 本文工作总结第136-139页
  §8.2 未来展望第139-142页
论文发表情况第142-144页
致谢第144-146页
参考文献表第146-157页

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