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多分辨率分析及其在图像处理中的应用研究

摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第1章 绪论第12-28页
   ·引言第12页
   ·数字图像处理概述第12-18页
     ·数字图像处理的发展及现状第12-13页
     ·图像去噪技术概述第13-15页
     ·图像融合技术概述第15-16页
     ·图像边缘检测技术概述第16-18页
   ·多分辨率分析的产生、现状及发展方向第18-25页
     ·小波分析及其发展第19-21页
     ·多分辨率分析理论概述第21-23页
     ·国内多分辨率分析理论发展第23-24页
     ·多分辨率分析理论存在的不足第24-25页
   ·本论文研究的背景、意义和主要内容第25-26页
     ·研究的背景和意义第25-26页
     ·研究的主要内容第26页
   ·全文内容安排第26-28页
第2章 多分辨率数字图像处理技术第28-49页
   ·傅立叶分析与Wavelet算法分析第28-32页
     ·短时傅立叶变换第28-29页
     ·Wavelet变换分析第29-32页
   ·Ridgelet及Curvelet图像处理分析第32-36页
     ·Ridgelet变换原理第32-34页
     ·Curvelet变换原理第34-36页
   ·Contourlet变换与控向塔型滤波第36-43页
     ·Contourlet变换原理第36-41页
     ·控向塔型变换(Steerable Pyramid Transform)第41-43页
   ·仿真实验与分析第43-48页
     ·变换结构单元第43-45页
     ·各变换图像处理系数分布第45-48页
   ·本章小结第48-49页
第3章 多分辨率方法图像去噪研究第49-78页
   ·引言第49页
   ·传统图像去噪方法第49-51页
   ·基于有限Ridgelet多分辨率图像去噪算法第51-61页
     ·循环抽样Ridgelet自适应去噪算法第51-55页
     ·自适应单尺度Ridgelet去噪第55-57页
     ·紧缩能量分层有限Ridgelet去噪第57-61页
   ·多分辨率域HMT图像去噪增强算法第61-71页
     ·Contourlet系数概率特点第61-64页
     ·Wavelet域与Contourlet域隐马尔可夫树模型第64-69页
     ·基于多分辨率HMT模型去噪第69-71页
   ·仿真结果与分析第71-77页
     ·噪声抑制方法的评价第71-72页
     ·实验结果与分析第72-77页
   ·本章小结第77-78页
第4章 多分辨率方法图像融合处理第78-105页
   ·引言第78-79页
   ·图像融合技术概述第79-82页
     ·数据融合与图像融合技术第79页
     ·图像融合的研究内容第79-81页
     ·常用的图像融合算法第81-82页
   ·基于Steerable Pyramid图像融合算法第82-90页
     ·子空间系数分布特性研究第83-85页
     ·融合算法第85-90页
   ·基于非下采样Contourlet图像融合算法第90-95页
     ·非下采样Contourlet变换第90-93页
     ·融合算法第93-95页
   ·仿真结果与分析第95-103页
     ·融合图像质量评价第95-97页
     ·实验数据及分析第97-103页
   ·本章小结第103-105页
第5章 多分辨率方法图像边缘检测第105-136页
   ·引言第105页
   ·经典边缘检测算法第105-111页
     ·边缘检测算子第105-110页
     ·经典边缘检测方法的检测结果第110-111页
   ·基于Wavelet变换边缘检测第111-114页
     ·Wavelet变换检测边缘基本理论第111-113页
     ·Wavelet变换的模极大值与信号多尺度边界检测第113-114页
   ·基于Contourlet边缘检测算法第114-118页
   ·基于无"缠绕"有限Ridgelet目标边缘检测方法第118-125页
     ·Ridgele变换及存在的不足第118-119页
     ·无"缠绕"有限Ridgelet第119-122页
     ·基于无"缠绕"FRIT目标检测方法第122-125页
   ·实验数据及分析第125-134页
   ·本章小结第134-136页
结论第136-139页
参考文献第139-149页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第149-150页
致谢第150页

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