基于小波变换的图像阈值降噪
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 引言 | 第8-10页 |
| 1.2 本文的工作和组织结构 | 第10-11页 |
| 第2章 小波理论 | 第11-23页 |
| 2.1 小波发展概论 | 第11页 |
| 2.2 Fourier 分析理论 | 第11-12页 |
| 2.3 小波变换 | 第12-17页 |
| 2.4 多分辨率分析 | 第17-18页 |
| 2.5 小波变换实现技术 | 第18-20页 |
| 2.6 自然图像小波变换的性质 | 第20页 |
| 2.7 小波域的自然图像的统计模型 | 第20-23页 |
| 第3章 基于小波变换图像降噪 | 第23-50页 |
| 3.1 图像概论 | 第23-25页 |
| 3.1.1 图像函数 | 第23页 |
| 3.1.2 图像函数的表示 | 第23-24页 |
| 3.1.3 无空间结构信息统计 | 第24页 |
| 3.1.4 含空间结构信息统计 | 第24-25页 |
| 3.2 图像的噪声 | 第25-29页 |
| 3.2.1 噪声与信号关系 | 第25页 |
| 3.2.2 噪声分类 | 第25-26页 |
| 3.2.3 几种噪声图像 | 第26页 |
| 3.2.4 图像质量评价准则 | 第26-29页 |
| 3.3 传统滤波 | 第29-34页 |
| 3.3.1 线性滤波器 | 第29-32页 |
| 3.3.2 非线性滤波 | 第32页 |
| 3.3.3 传统的频域滤波 | 第32-34页 |
| 3.4 小波阈值降噪 | 第34-40页 |
| 3.4.1 阈值去噪 | 第34-36页 |
| 3.4.2 阈值函数的选取 | 第36-39页 |
| 3.4.3 阈值实验 | 第39-40页 |
| 3.5 Bayes 阈值和降噪模型 | 第40-49页 |
| 3.5.1 Bayes 阈值 | 第40页 |
| 3.5.2 Bayes 阈值和降噪模型 | 第40-45页 |
| 3.5.3 实验 | 第45-49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 总结和展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 附录 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
