基于GA和SVM的小波图像去噪
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-21页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·图像去噪概述 | 第10-13页 |
| ·传统非线性滤波去噪法 | 第10-11页 |
| ·研究中的非线性滤波去噪新算法 | 第11-13页 |
| ·小波去噪问题的描述及发展 | 第13-15页 |
| ·小波去噪的常用方法 | 第15-20页 |
| ·基于模极大值的图像去噪法 | 第15页 |
| ·小波萎缩法 | 第15-18页 |
| ·多小波去噪法 | 第18-19页 |
| ·基于小波系数模型的去噪法 | 第19-20页 |
| ·本文的主要工作 | 第20-21页 |
| 第二章 基于基因重组原理的遗传算法 | 第21-31页 |
| ·引言 | 第21-23页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第23-25页 |
| ·基于基因重组原理的遗传算法 | 第25-28页 |
| ·反向移位逻辑交叉算子 | 第26-27页 |
| ·随机移位逻辑交叉算子 | 第27-28页 |
| ·试验结果及分析 | 第28-29页 |
| ·收敛性能比较 | 第29-30页 |
| ·结束语 | 第30-31页 |
| 第三章 基于改进遗传算法的小波去噪的阈值优化 | 第31-41页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·小波分析理论及小波去噪 | 第32-37页 |
| ·连续小波变换 | 第32-33页 |
| ·离散小波变换 | 第33-34页 |
| ·多分辨分析 | 第34-35页 |
| ·小波去噪原理 | 第35-37页 |
| ·利用改进的遗传算法确定最优小波阈值 | 第37页 |
| ·试验仿真 | 第37-40页 |
| ·结束语 | 第40-41页 |
| 第四章 基于SVM的小波图像去噪 | 第41-50页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·支持向量机(SVM)理论 | 第41-44页 |
| ·Lipschitz指数与模极大值 | 第44-46页 |
| ·基于模极大值的图像去噪方法 | 第46-47页 |
| ·利用SVM实现小波图像去噪 | 第47-48页 |
| ·试验仿真 | 第48-49页 |
| ·结束语 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 附录A：攻读学位期间发表论文目录 | 第55页 |
