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基于小波变换及轮廓波变换的光学图像去噪研究

摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第1章 绪论第12-18页
   ·小波图像去噪的现实意义第12页
   ·小波去噪的历史和现状第12-16页
     ·小波分析理论的发展第12-14页
     ·小波去噪方法的研究概况第14-16页
   ·传统小波去噪方法的不足第16页
   ·本文的主要研究内容和结构组织第16-18页
第2章 小波去噪的基本理论第18-32页
   ·小波分析的基本知识第18-27页
     ·连续小波变换第18-19页
     ·离散小波变换第19页
     ·二进制小波变换第19-20页
     ·多分辨率分析第20-21页
     ·Mallat 算法第21-23页
     ·图像的小波分解与重构第23-27页
   ·图像噪声的来源及分类第27-29页
   ·小波去噪性能的评价第29-31页
     ·主观评价第29-30页
     ·客观评价第30-31页
   ·本章小结第31-32页
第3章 小波阈值去噪及其改进算法第32-44页
   ·小波阈值去噪的基本思想第32-33页
   ·阈值和阈值函数第33-39页
     ·阈值的选取第33-35页
     ·传统阈值函数第35-37页
     ·改进的新阈值函数第37-39页
   ·递归Cycle Spinning 算法第39页
   ·改进算法的具体实现步骤第39-40页
   ·仿真实验第40-43页
   ·本章小结第43-44页
第4章 小波域贝叶斯去噪及其改进算法第44-58页
   ·贝叶斯去噪的理论基础第44-47页
     ·贝叶斯定理第45-46页
     ·贝叶斯决策规则第46页
     ·图像的最大后验概率估计第46-47页
   ·图像先验分布的选取第47-48页
     ·传统的先验分布第47-48页
     ·NIG 先验分布第48页
   ·小波域贝叶斯去噪第48-52页
     ·传统贝叶斯阈值第48-51页
     ·基于NIG 模型的改进去噪公式第51-52页
   ·尺度间相关性考虑第52-54页
   ·改进算法的具体实现步骤第54页
   ·仿真实验第54-57页
   ·本章小结第57-58页
第5章 Contourlet 域贝叶斯去噪及其改进算法第58-73页
   ·Contourlet 变换第58-66页
     ·拉普拉斯金字塔滤波器第58-60页
     ·方向滤波器组第60-65页
     ·Contourlet 滤波器组第65-66页
   ·图像Contourlet 变换的特征第66-67页
   ·Contourlet 域贝叶斯去噪第67-69页
   ·改进算法的具体实现步骤第69页
   ·仿真实验第69-72页
   ·本章小结第72-73页
结论第73-74页
参考文献第74-79页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第79-80页
致谢第80-81页
作者简介第81页

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