| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-14页 |
| 1 绪论 | 第14-26页 |
| ·论文研究工作来源 | 第14-15页 |
| ·图像的特性 | 第15-16页 |
| ·传统图像表示方法 | 第16-18页 |
| ·从傅立叶分析到小波变换 | 第16-18页 |
| ·小波的局限 | 第18页 |
| ·多尺度几何分析 | 第18-22页 |
| ·自适应多尺度几何分析 | 第19-20页 |
| ·非自适应多尺度几何分析 | 第20-22页 |
| ·论文研究的目的及意义 | 第22-23页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第23-26页 |
| 2 抗混叠CONTOURLET 变换的理论准备——多尺度几何分析 | 第26-42页 |
| ·图像的奇异性 | 第26-28页 |
| ·信号奇异性的定义 | 第26-27页 |
| ·图像奇异性的特点 | 第27-28页 |
| ·非线性逼近 | 第28-30页 |
| ·非线性傅立叶逼近 | 第29页 |
| ·非线性小波逼近 | 第29页 |
| ·小波的局限性 | 第29-30页 |
| ·多尺度几何分析 | 第30-39页 |
| ·Ridgelet 变换 | 第31-34页 |
| ·第一代Curvelet 变换 | 第34-35页 |
| ·第二代Curvelet 变换 | 第35-37页 |
| ·Curvelet 变换的性质 | 第37-38页 |
| ·Contourlet 变换 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-42页 |
| 3 CONTOURLET 变换及其改进的研究 | 第42-68页 |
| ·二维多抽样率系统的基本概念 | 第42-47页 |
| ·离散二维信号的定义 | 第42页 |
| ·离散二维信号的抽样 | 第42-44页 |
| ·二维信号的多项表示 | 第44-46页 |
| ·多抽样率系统中的等效易位 | 第46-47页 |
| ·拉普拉斯塔形方向滤波器组—CONTOURLET 变换 | 第47-57页 |
| ·方向滤波器组 | 第48-53页 |
| ·塔型方向滤波器组(PDFB，Pyramidal DFB) | 第53-56页 |
| ·Contourlet 变换的等效滤波器组表达 | 第56-57页 |
| ·CONTOURLET 变换中的频谱混叠 | 第57-63页 |
| ·拉普拉斯塔形变换中的频谱混叠 | 第58-61页 |
| ·方向滤波器组中的频谱混叠 | 第61-63页 |
| ·抗混叠的 CONTOURLET 变换 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-68页 |
| 4 抗混叠CONTOURLET 变换的构造研究 | 第68-100页 |
| ·抗混叠塔式滤波器组 | 第68-73页 |
| ·方向滤波器组 | 第73-87页 |
| ·两通道扇形滤波器组 | 第73-75页 |
| ·基于提升结构的扇形滤波器组设计 | 第75-81页 |
| ·基于扩展 McClelland 变换的扇形滤波器组设计 | 第81-86页 |
| ·方向滤波器组 | 第86-87页 |
| ·抗混叠 CONTOURLET 变换 | 第87-93页 |
| ·NACT 的非线性逼近性能 | 第93-95页 |
| ·基于 NACT 的图像硬阈值去噪 | 第95-98页 |
| ·本章小结 | 第98-100页 |
| 5 NACT 变换的统计特性分析研究 | 第100-120页 |
| ·小波系数统计模型 | 第100-101页 |
| ·边缘统计模型 | 第101-109页 |
| ·非高斯分布模型 | 第101-106页 |
| ·统计模型的检验 | 第106-109页 |
| ·联合统计模型 | 第109-118页 |
| ·NACT 系数关系定义 | 第109-111页 |
| ·系数相关性的定量描述 | 第111-113页 |
| ·广义二元变量统计模型 | 第113-118页 |
| ·本章小结 | 第118-120页 |
| 6 基于 NACT 变换的图像降噪和对比度增强算法应用研究 | 第120-142页 |
| ·遥感图像噪声来源分析 | 第120-121页 |
| ·基于NACT 变换统计模型的遥感图像去噪应用研究 | 第121-133页 |
| ·Bayes 降噪 | 第122页 |
| ·基于 NACT 系数相关性的系数分类 | 第122-124页 |
| ·基于混合模型的降噪算法 | 第124-129页 |
| ·降噪算法步骤 | 第129页 |
| ·Gibbs 效应的消除 | 第129-130页 |
| ·实验结果 | 第130-133页 |
| ·基于NACT 变换的视网膜血管图像对比度增强应用研究 | 第133-139页 |
| ·算法描述 | 第135-137页 |
| ·实验结果 | 第137-139页 |
| ·本章小结 | 第139-142页 |
| 7 总结与展望 | 第142-146页 |
| 致谢 | 第146-148页 |
| 参考文献 | 第148-157页 |
| 附录：作者攻读博士学位期间参加科研项目及发表论文等情况 | 第157-158页 |
