基于多小波理论的浮游植物图像处理研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 0 前言 | 第11-17页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·课题意义 | 第12-13页 |
| ·多小波的理论简史 | 第13-14页 |
| ·多小波在图像处理中的应用进展 | 第14-16页 |
| ·多小波在图像降噪中的应用进展 | 第14-15页 |
| ·多小波在图像特征提取中的应用进展 | 第15-16页 |
| ·本文的主要内容 | 第16-17页 |
| 1 多小波理论 | 第17-29页 |
| ·小波分析 | 第17-19页 |
| ·多小波分析 | 第19-23页 |
| ·多小波的多分辨分析 | 第19-21页 |
| ·离散多小波变换 | 第21-23页 |
| ·多小波的性质 | 第23-24页 |
| ·正交多小波构造 | 第24-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 2 多小波图像降噪分析 | 第29-44页 |
| ·噪声模型 | 第29-30页 |
| ·降噪原理分析 | 第30-32页 |
| ·空间域降噪原理 | 第30-31页 |
| ·频率域降噪原理 | 第31页 |
| ·小波与多小波阈值萎缩降噪原理 | 第31-32页 |
| ·多小波图像降噪改进算法分析 | 第32-38页 |
| ·多小波图像降噪阈值及收缩函数的改进 | 第33-36页 |
| ·阈值改进 | 第33-35页 |
| ·收缩函数改进 | 第35-36页 |
| ·平移不变多小波变换 | 第36-38页 |
| ·实验分析 | 第38-43页 |
| ·图像降噪评价标准 | 第38-39页 |
| ·改进算法与传统方法的对比实验 | 第39-41页 |
| ·改进算法与DJ 算法的对比实验 | 第41-42页 |
| ·藻类图像边缘提取实验 | 第42-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 3 多小波特征提取及识别 | 第44-59页 |
| ·特征提取内容研究 | 第44-45页 |
| ·多小波特征提取 | 第45-50页 |
| ·主成份分析（PCA） | 第50-53页 |
| ·KL 变换原理 | 第50-52页 |
| ·主成分的求解步骤 | 第52-53页 |
| ·分类器 | 第53-54页 |
| ·算法实现 | 第54-55页 |
| ·实验分析 | 第55-58页 |
| ·确定加权系数a和b实验 | 第55-56页 |
| ·确定多小波及分解层数实验 | 第56页 |
| ·不同算法对比实验 | 第56-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 4 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·现阶段工作总结 | 第59页 |
| ·工作展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 个人简历 | 第66-67页 |
| 发表的学术论文 | 第67页 |
