| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·图像去噪综述 | 第12-17页 |
| ·空间域图像去噪 | 第13页 |
| ·频域图像去噪 | 第13-14页 |
| ·基于小波变换的图像去噪 | 第14-17页 |
| ·本文的主要工作和安排 | 第17-19页 |
| 第2章 小波变换基本理论 | 第19-33页 |
| ·小波及小波变换 | 第19-27页 |
| ·Fourier 变换 | 第19-22页 |
| ·连续小波变换 | 第22-25页 |
| ·小波变换的时频特性 | 第25-27页 |
| ·离散小波变换和二进小波变换 | 第27-29页 |
| ·多分辨率分析和正交小波基 | 第29-32页 |
| ·多分辨率分析 | 第29-30页 |
| ·小波基的构造 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 小波阈值去噪算法的研究 | 第33-47页 |
| ·小波变换阈值去噪原理 | 第33-36页 |
| ·小波变换系数的统计特性 | 第33-35页 |
| ·噪声方差估计 | 第35页 |
| ·去噪效果的评估方法 | 第35-36页 |
| ·基小波和小波分解层数的选择 | 第36-37页 |
| ·正交小波变换小波基的选择 | 第36页 |
| ·几个相关参数的选择 | 第36-37页 |
| ·阈值函数的选取 | 第37-39页 |
| ·常用阈值函数 | 第37-38页 |
| ·阈值的选择 | 第38-39页 |
| ·基于统计模型的小波阈值图像去噪方法 | 第39-44页 |
| ·基于Bayes 准则的小波阈值图像去噪方法 | 第39-40页 |
| ·基于GSM 统计模型的图像去噪方法 | 第40-44页 |
| ·仿真实验与讨论 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于SURE 的线性扩展阈值函数的研究 | 第47-61页 |
| ·线性均方估计 | 第47-49页 |
| ·基于SURE 阈值线性扩展函数的图像去噪 | 第49-54页 |
| ·小波去噪的基本原理 | 第49-50页 |
| ·Stein’s 无偏均方误差估计 | 第50-52页 |
| ·参数化阈值函数的构造 | 第52-53页 |
| ·基于MSE 的点态阈值函数的构造 | 第53-54页 |
| ·基于层间相关性的去噪函数构造 | 第54-58页 |
| ·尺度间的特征对齐 | 第54-57页 |
| ·去噪函数的构造和参数优化 | 第57-58页 |
| ·实验仿真与分析 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 基于SURE 的线性扩展阈值的RGB 图像去噪算法的研究 | 第61-69页 |
| ·RGB 图像的MSE | 第61-63页 |
| ·去噪函数的构造 | 第63-65页 |
| ·参数化阈值函数的构造 | 第63-65页 |
| ·去噪函数的构造 | 第65页 |
| ·实验仿真 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 作者简介 | 第78页 |