基于多尺度小波域相关性的图像去噪与增强方法的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| §1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| §1.2 图像去噪、增强概述 | 第9-10页 |
| ·图像噪声 | 第9-10页 |
| ·图像增强 | 第10页 |
| §1.3 图像质量评价方法 | 第10-11页 |
| ·客观评价方法 | 第10-11页 |
| ·视觉的主观评价法 | 第11页 |
| §1.4 本文主要内容及其组织 | 第11-13页 |
| 第二章 小波变换理论 | 第13-23页 |
| §2.1 连续小波变换 | 第13-14页 |
| §2.2 二进小波变换 | 第14页 |
| §2.3 离散小波变换 | 第14-16页 |
| §2.4 多尺度分析和MALLAT算法 | 第16-23页 |
| ·多尺度分析 | 第16-18页 |
| ·Mallat算法 | 第18-21页 |
| ·边界处理 | 第21-23页 |
| 第三章 基于多尺度小波域相关性图像去噪研究 | 第23-34页 |
| §3.1 传统的去噪方法 | 第23-27页 |
| ·线性滤波 | 第23-24页 |
| ·自适应滤波 | 第24-25页 |
| ·中值滤波 | 第25-26页 |
| ·实验结果及分析 | 第26-27页 |
| §3.2 基于小波收缩法的图像去噪 | 第27-31页 |
| ·阈值的选取及常用的阈值函数 | 第27-29页 |
| ·常见的阈值估计方法 | 第29-31页 |
| §3.3 利用多尺度离散小波域相关性的去噪方法 | 第31-34页 |
| 第四章 改进的小波域相关性的去噪方法 | 第34-43页 |
| §4.1 边缘区与非边缘区的划分 | 第34-35页 |
| §4.2 基本收缩因子的获得 | 第35-36页 |
| §4.3 基本收缩因子的改进 | 第36-37页 |
| §4.4 级间相关性改进 | 第37-40页 |
| ·原理 | 第37-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-40页 |
| §4.5 利用空间相关性改进 | 第40-43页 |
| ·原理 | 第40-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-43页 |
| 第五章 基于多尺度小波域相关性图像增强研究 | 第43-56页 |
| §5.1 直方图均衡增强方法 | 第43-44页 |
| §5.2 图像锐化 | 第44-48页 |
| ·空间域微分处理 | 第45-46页 |
| ·频域增强 | 第46-48页 |
| §5.3 基于小波变换图像增强算法 | 第48-51页 |
| ·基于软阈值的小波图像增强算法 | 第49-50页 |
| ·反锐化掩模小波增强方法 | 第50-51页 |
| ·利用软阈值小波增强改进 | 第51页 |
| §5.4 利用多尺度离散小波域相关性边缘增强改进 | 第51-56页 |
| ·增强函数 | 第52页 |
| ·参数的选择 | 第52-53页 |
| ·算法描述 | 第53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-56页 |
| 第六章 总结 | 第56-58页 |
| §6.1 本文的主要工作 | 第56页 |
| §6.2 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 硕士学位期间撰写的相关学术论文 | 第63页 |
