小波理论在数字图像处理及无网格方法中应用的研究
| 提要 | 第1-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-29页 |
| ·小波概述 | 第10-22页 |
| ·小波变换的产生和发展历程 | 第10-12页 |
| ·小波变换的特点及应用 | 第12-19页 |
| ·多小波和平衡多小波 | 第19-22页 |
| ·无网格方法 | 第22-28页 |
| ·工程背景 | 第22-23页 |
| ·无网格方法的历史及研究现状 | 第23-28页 |
| ·本文研究内容 | 第28-29页 |
| 第二章 小波理论 | 第29-57页 |
| ·小波变换概述 | 第29-31页 |
| ·小波变换 | 第29-30页 |
| ·多分辨分析 | 第30-31页 |
| ·多小波理论 | 第31-33页 |
| ·多小波的多分辨分析 | 第31-32页 |
| ·多小波的尺度函数 | 第32-33页 |
| ·正交多小波的构造 | 第33-47页 |
| ·平衡多小波的构造 | 第47-50页 |
| ·平衡多小波概述 | 第47-49页 |
| ·平衡多小波滤波器组的构造 | 第49-50页 |
| ·常用的小波函数 | 第50-57页 |
| 第三章 无网格方法 | 第57-78页 |
| ·加权残值的基本概念 | 第57-60页 |
| ·紧支近似函数 | 第60-78页 |
| ·移动最小二乘（MLS）近似 | 第61-70页 |
| ·核近似和重构核近似 | 第70-77页 |
| ·单元分解近似 | 第77-78页 |
| 第四章 小波变换在图像处理及虹膜识别系统中的应用 | 第78-118页 |
| ·基于小波变换的图像处理 | 第78-90页 |
| ·图像处理的意义 | 第78-79页 |
| ·图像处理概述 | 第79-81页 |
| ·基于多小波变换的图像处理 | 第81-89页 |
| ·基于平衡多小波变换的图像处理 | 第89-90页 |
| ·小波变换在虹膜识别系统中的应用 | 第90-118页 |
| ·虹膜识别系统概述 | 第90-93页 |
| ·虹膜识别原理 | 第93页 |
| ·虹膜的特点 | 第93-94页 |
| ·虹膜图像数据库 | 第94-95页 |
| ·性能评价 | 第95-98页 |
| ·虹膜识别技术 | 第98-106页 |
| ·实验及结果分析 | 第106-118页 |
| 第五章 伽辽金无网格法 | 第118-140页 |
| ·基本原理 | 第118-120页 |
| ·数值积分算法 | 第120-127页 |
| ·节点积分算法 | 第121-123页 |
| ·背景网格算法 | 第123-125页 |
| ·有限元网格 | 第125-126页 |
| ·移动最小二乘积分 | 第126-127页 |
| ·位移边界条件的处理 | 第127-131页 |
| ·拉格朗日乘子法 | 第127-129页 |
| ·修正变分原理 | 第129-130页 |
| ·罚函数法 | 第130-131页 |
| ·正态分布权函数 | 第131-133页 |
| ·实验及结果分析 | 第133-140页 |
| 第六章 基于小波基函数的无网格法 | 第140-148页 |
| ·基本原理 | 第141页 |
| ·控制方程 | 第141-143页 |
| ·数值算例 | 第143-147页 |
| ·结论 | 第147-148页 |
| 第七章 总结与展望 | 第148-151页 |
| 参考文献 | 第151-161页 |
| 摘要 | 第161-165页 |
| ABSTRACT | 第165-169页 |
| 攻读博士学位期间科研情况简介 | 第169-171页 |
| 致谢 | 第171页 |
