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小波域自适应图像滤波技术的研究

摘要第1-8页
Abstract第8-9页
第一章 绪论第9-15页
   ·研究背景与意义第9-11页
   ·国内外研究现状第11-13页
   ·目前存在的问题第13页
   ·论文的组织结构第13-15页
第二章 小波变换的理论第15-28页
   ·从傅里叶变换到小波变换第15-19页
     ·傅里叶变换第15-16页
     ·Gabor 变换第16-17页
     ·连续小波变换第17-18页
     ·离散小波变换第18-19页
   ·小波变换的数字实现第19-24页
     ·多分辨率分析第19-20页
     ·快速Mallat 算法第20-22页
     ·图像的小波变换第22-24页
   ·实验与分析第24-27页
   ·本章小结第27-28页
第三章 小波域图像滤波的原理与方法第28-40页
   ·小波域图像滤波问题的描述第28-31页
     ·噪声类型第28-29页
     ·小波滤波的特征第29-30页
     ·滤波的数学模型第30-31页
   ·小波域阈值法图像滤波第31-35页
     ·基本原理第31页
     ·阈值的估计第31-33页
     ·阈值函数的选取第33-35页
     ·滤波质量的评价第35页
   ·实验与分析第35-39页
   ·本章小结第39-40页
第四章 基于贝叶斯估计理论的图像滤波第40-64页
   ·贝叶斯估计的理论与方法第40-41页
     ·贝叶斯风险第40-41页
     ·贝叶斯估计第41页
   ·图像小波系数的统计模型第41-46页
     ·图像小波系数的分布特性第41-42页
     ·图像小波系数的先验模型第42-46页
   ·典型算法及分析第46-50页
     ·BayesShrink 法第46-47页
     ·MapShrink 法第47-48页
     ·BiShrink 法第48-50页
   ·改进的滤波算法第50-52页
   ·实验与分析第52-63页
  实验一 自然图像的滤波实验第52-55页
  实验二 光学遥感图像的滤波实验第55-59页
  实验三 SAR 图像的滤波实验第59-63页
   ·本章小结第63-64页
第五章 基于超小波Curvelet 变换的图像滤波第64-75页
   ·Ridgelet 变换第64-67页
     ·连续Ridgelet 变换第64-65页
     ·脊波变换的数字实现第65-66页
     ·图像的有限Ridgelet 变换第66-67页
   ·Curvelet 变换第67-70页
     ·连续Curvelet 变换第67-68页
     ·离散Curvelet 变换第68页
     ·图像的Curvelet 系数矩阵分析第68-70页
   ·改进的基于Curvelet 变换的滤波算法第70-72页
   ·实验与分析第72-74页
   ·本章小结第74-75页
第六章 总结与展望第75-77页
   ·论文的主要工作第75-76页
   ·下一步的研究展望第76-77页
参考文献第77-80页
作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作第80-81页
致谢第81页

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