| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·论文研究背景及意义 | 第11页 |
| ·经典方法在图像处理中的不足 | 第11-12页 |
| ·Contourlet 变换概述 | 第12-15页 |
| ·全景成像简要介绍 | 第15-17页 |
| ·论文研究内容和拟解决的主要问题 | 第17-19页 |
| 第2章 Contourlet 变换理论 | 第19-28页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·Contoulet 变换的组成 | 第19-20页 |
| ·拉普拉斯金字塔变换 | 第20-23页 |
| ·方向滤波器组 | 第23-25页 |
| ·仿真实验与分析 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于小波的 Contourlet 变换 SPIHT 图像编码算法 | 第28-46页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·基于 Wavelet 变换的 SPIHT 算法 | 第29-32页 |
| ·基于小波的 Contourlet 变换 SPIHT 算法 | 第32-44页 |
| ·基于小波的 Contourlet 变换域的树结构 | 第32-36页 |
| ·改进的基于小波的 Contourlet 变换 SPIHT 算法 | 第36-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 基于非下采样 Contourlet 变换的图像边缘检测算法 | 第46-65页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·传统边缘检测算法 | 第46-49页 |
| ·基于 Wavelet 变换模极大值边缘检测算法 | 第49-50页 |
| ·基于非下采样 Contourlet 变换的双阈值边缘检测算法 | 第50-63页 |
| ·非下采样的 Contourlet 变换 | 第51-55页 |
| ·双阈值法检测高频子带的边缘检测融合算法 | 第55-57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第5章 基于 Contourlet 域 HMT 模型的图像分割算法 | 第65-83页 |
| ·引言 | 第65页 |
| ·Contourlet 域 HMT 模型 | 第65-72页 |
| ·Contourlet 系数的统计特征 | 第66-67页 |
| ·Contourlet 域 HMT 模型的建立与参数确定 | 第67-72页 |
| ·基于 Contourlet 域 HMT 模型结合上下文结构的图像分割 | 第72-81页 |
| ·基于上下文结构的 Contourlet 域 HMT 模型解算 | 第73-74页 |
| ·算法描述 | 第74-78页 |
| ·实验结果与分析 | 第78-81页 |
| ·本章小结 | 第81-83页 |
| 第6章 基于 Contourlet 变换的图像压缩传感算法 | 第83-102页 |
| ·引言 | 第83页 |
| ·压缩传感理论 | 第83-92页 |
| ·压缩传感理论框架 | 第84-86页 |
| ·信号的稀疏性 | 第86-88页 |
| ·观测矩阵 | 第88-90页 |
| ·信号的重构 | 第90-92页 |
| ·基于 Contourlet 变换的正交匹配追踪压缩传感图像重构 | 第92-101页 |
| ·Contourlet 变换系数的稀疏性 | 第93-95页 |
| ·观测矩阵的选择 | 第95-97页 |
| ·正交匹配追踪算法重构图像 | 第97页 |
| ·算法描述 | 第97-98页 |
| ·实验结果与分析 | 第98-101页 |
| ·本章小结 | 第101-102页 |
| 结论 | 第102-106页 |
| 参考文献 | 第106-125页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第125-126页 |
| 致谢 | 第126-127页 |
| 个人简历 | 第127页 |
