基于小波和自适应分数阶微分的图像增强方法研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 相关技术研究 | 第10-13页 |
| 1.2.1 小波在图像增强中的研究 | 第10-11页 |
| 1.2.2 分数阶微分在图像增强中的研究 | 第11-13页 |
| 1.3 论文主要内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 基于小波单支重构的图像增强 | 第15-25页 |
| 2.1 小波变换基本理论 | 第15-19页 |
| 2.1.1 多分辨率分析 | 第15-16页 |
| 2.1.2 二进正交变换 | 第16-17页 |
| 2.1.3 二维小波的分解及重构 | 第17-19页 |
| 2.2 一种基于小波单支重构的图像增强算法 | 第19-23页 |
| 2.2.1 对各尺度小波系数单支重构 | 第20页 |
| 2.2.2 分段线性增强 | 第20-22页 |
| 2.2.3 改进算法实现 | 第22-23页 |
| 2.3 实验结果及分析 | 第23-24页 |
| 2.4 算法总结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于图像复杂度的自适应分数阶微分图像增强 | 第25-37页 |
| 3.1 分数阶微分理论基础 | 第25-31页 |
| 3.1.1 定义及其幅频特性 | 第25-28页 |
| 3.1.2 差分表达式的推导 | 第28-29页 |
| 3.1.3 系数提取与模板构造 | 第29-30页 |
| 3.1.4 图像增强运算规则 | 第30-31页 |
| 3.2 一种自适应的分数阶微分图像增强算法 | 第31-33页 |
| 3.2.1 差分盒维数理论 | 第31-32页 |
| 3.2.2 微分阶数的确定 | 第32-33页 |
| 3.2.3 改进算法实现 | 第33页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第33-35页 |
| 3.4 算法总结 | 第35-37页 |
| 第四章 基于小波与自适应分数阶微分的图像增强 | 第37-52页 |
| 4.1 一种小波与自适应分数阶微分结合的改进算法 | 第37-41页 |
| 4.1.1 分数阶微分模板改进 | 第37-39页 |
| 4.1.2 改进算法实现 | 第39-41页 |
| 4.2 实验结果及分析 | 第41-50页 |
| 4.2.1 图像质量评价 | 第41-42页 |
| 4.2.2 不同微分阶数下的对比 | 第42-43页 |
| 4.2.3 不同小波分解层数下的对比 | 第43-44页 |
| 4.2.4 与其它分数阶微分算法的对比 | 第44-49页 |
| 4.2.5 与边缘提取算法的对比 | 第49-50页 |
| 4.3 算法总结 | 第50-52页 |
| 第五章 结论与展望 | 第52-53页 |
| 5.1 主要结论 | 第52页 |
| 5.2 研究展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 在学期间的研究成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
