| 第一章 绪论 | 第1-10页 |
| ·小波分析发展历史简介 | 第6页 |
| ·小波分析在图像处理中的应用 | 第6-8页 |
| ·小波分析在图像去噪中的应用 | 第7页 |
| ·小波分析在图像分割中的应用 | 第7-8页 |
| ·小波分析在图像增强中的应用 | 第8页 |
| ·小波分析在图像压缩编码中的应用 | 第8页 |
| ·本文所做的主要工作 | 第8-10页 |
| 第二章 小波变换基本理论 | 第10-20页 |
| ·小波变换理论 | 第10-12页 |
| ·小波变换的定义 | 第10-11页 |
| ·连续小波变换 | 第11页 |
| ·离散小波变换 | 第11-12页 |
| ·多分辨率分析理论 | 第12-20页 |
| ·多分辨分析的定义 | 第12-13页 |
| ·L~2(R)的正交分解 | 第13-14页 |
| ·小波函数的构造 | 第14-15页 |
| ·正交小波包与正交分解 | 第15-17页 |
| ·Mallat算法 | 第17-20页 |
| 第三章 传统的图像去噪方法及边缘检测方法 | 第20-28页 |
| ·传统图像去噪方法 | 第20-21页 |
| ·逆滤波 | 第20-21页 |
| ·约束性图像去噪算法 | 第21页 |
| ·贝叶斯方法 | 第21页 |
| ·最大熵法 | 第21页 |
| ·传统的图像边缘检测算法 | 第21-28页 |
| ·边缘检测方法概述 | 第21-22页 |
| ·传统边缘检测算子 | 第22-26页 |
| ·检测结果 | 第26-28页 |
| 第四章 基于小波变换的去噪和边缘检测方法 | 第28-38页 |
| ·小波去噪算法 | 第28-32页 |
| ·小波萎缩法 | 第28-31页 |
| ·投影方法 | 第31-32页 |
| ·相关方法 | 第32页 |
| ·小波边缘检测算法 | 第32-38页 |
| ·基于小波变换的多尺度边缘检测原理 | 第33-34页 |
| ·基于小波变换的多尺度边缘检测算法 | 第34-38页 |
| 第五章 WPT&AT图像去噪、边缘检测算法 | 第38-48页 |
| ·小波包变换及自适应阈值(WPT&AT)去噪算法 | 第38-42页 |
| ·WPT&AT去噪算法 | 第38-40页 |
| ·实验结果 | 第40-42页 |
| ·结论 | 第42页 |
| ·基于WPT&AT去噪的图像边缘检测算法WPT&ATED | 第42-48页 |
| ·基于WPT&AT的图像边缘检测算法 | 第42-44页 |
| ·实验结果 | 第44-46页 |
| ·结论 | 第46-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 学位论文独创性声明、学位论文知识产权权属声明 | 第56页 |