小波分析在图像去噪与压缩中的应用研究

摘要	第1-6页
Abstract	第6-12页
1 绪论	第12-21页
·引言	第12-13页
·图像去噪的研究现状	第13-17页
·传统的图像去噪方法	第13-15页
·小波图像去噪方法	第15-17页
·图像压缩编码的研究现状	第17-19页
·传统的图像编码技术	第17-18页
·小波图像编码技术	第18-19页
·本文的主要工作	第19-21页
2 小波分析的基本理论	第21-42页
·小波分析产生的背景	第21-26页
·傅立叶分析	第21-22页
·短时傅立叶变换	第22-24页
·小波分析	第24-26页
·多分辨分析	第26-31页
·由理想滤波器组引入多分辨率分析	第26-28页
·由函数空间的剖分引入多分辨率分析	第28-31页
·小波变换	第31-34页
·连续小波变换	第32-33页
·二进小波与二进小波变换	第33页
·离散小波与离散小波变换	第33-34页
·小波变换的实现技术	第34-41页
·Mallat算法	第34-36页
·多孔算法	第36-39页
·二维Mallat算法	第39-41页
·本章小结	第41-42页
3 高斯白噪声背景下图像去噪方法研究	第42-68页
·引言	第42-43页
·遥感图像噪声模型	第43-46页
·遥感图像噪声分析	第43-44页
·噪声模型	第44-46页
·小波变换去噪的理论依据	第46-50页
·信号去噪问题的描述	第46页
·函数的正则性及其度量	第46-48页
·函数的正则性与小波变换模极大值之间的关系	第48-49页
·信号与噪声在小波变换各尺度上的传播特性	第49-50页
·几种典型小波去噪方法比较	第50-55页
·模极大值去噪法	第50-51页
·基于小波变换尺度间相关性去噪	第51-52页
·小波阈值去噪法	第52-55页
·基于非抽取小波变换Bayesian去噪方法	第55-61页
·DWT小波阈值去噪法的不足	第55页
·平移不变小波变换去噪法	第55-56页
·基于非抽取小波变换Bayesian去噪方法	第56-61页
·仿真实验结果	第61-67页
·一维信号去噪实验及分析	第61-65页
·图像去噪实验及分析	第65-67页
·本章小结	第67-68页
4 混合噪声背景下图像去噪方法研究	第68-87页
·引言	第68-69页
·不同类型噪声在小波分解下的统计特性	第69-71页
·脉冲噪声在小波分解下的传播特性	第71-73页
·基于影响锥分析的小波系数和的去噪方法	第73-79页
·一维局部FIR滤波器的设计	第73-76页
·二维局部FIR滤波器的设计	第76-77页
·基于影响锥分析的小波系数和的去噪方法	第77-79页
·仿真实验结果	第79-86页
·一维信号去噪实验及分析	第79-80页
·图像去噪实验及分析	第80-86页
·本章小结	第86-87页
5 含噪图像的小波域去噪与压缩编码	第87-102页
·引言	第87-88页
·数字图像的小波分解及其系数特点	第88-90页
·嵌入式零树小波编码	第90-95页
·嵌入式编码	第90-92页
·EZW算法的关键步骤	第92-95页
·图像去噪与图像压缩编码的结合	第95-99页
·噪声对图像压缩编码的影响	第95-96页
·图像去噪与图像压缩编码的结合	第96-97页
·量化器的设计与熵编码	第97-99页
·含噪图像的压缩方法	第99-101页
·本章小结	第101-102页
6 全文总结	第102-105页
·主要工作和结论	第102-103页
·具有创新意义的工作	第103页
·进一步的研究工作	第103-105页
参考文献	第105-111页
发表文章目录	第111-112页
致谢	第112-113页