| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| ·统计量或矩理论简介 | 第11-12页 |
| ·α稳定分布理论的发展 | 第12-13页 |
| ·α稳定分布和分数低阶统计量的应用和研究意义 | 第13-14页 |
| ·本课题研究的主要内容和章节安排 | 第14-16页 |
| 2 α稳定分布与分数低阶统计量理论概述 | 第16-26页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·α稳定分布 | 第16-21页 |
| ·分数低阶统计量 | 第21-23页 |
| ·α稳定分布过程的分类 | 第23-26页 |
| 3 基于分数低阶矩的图像小波系数分布参数估计 | 第26-39页 |
| ·小波变换 | 第26-31页 |
| ·基于分数低阶矩的参数估计方法 | 第31-34页 |
| ·图像小波系数参数估计方法 | 第34-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-38页 |
| ·结论 | 第38-39页 |
| 4 基于α稳定分布的图像贝叶斯小波混合去噪 | 第39-51页 |
| ·贝叶斯估计简介 | 第39-41页 |
| ·小波阈值去噪 | 第41-45页 |
| ·贝叶斯小波去噪 | 第45-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-50页 |
| ·结论 | 第50-51页 |
| 5 基于分数低阶统计量的最佳韧性P 范数滤波方法研究 | 第51-60页 |
| ·P范数方法 | 第51-55页 |
| ·最佳韧性P范数滤波方法 | 第55-57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-60页 |
| 6 基于分数低阶统计量的图像阈值检测和颗粒度分析研究 | 第60-70页 |
| ·数学形态学 | 第60-64页 |
| ·图像颗粒度分布函数与相关矩 | 第64-66页 |
| ·实验原理与流程 | 第66-67页 |
| ·实验结果与分析 | 第67-70页 |
| 7 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·论文工作总结 | 第70-71页 |
| ·未来工作展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 研究生期间发表论文及参加项目情况 | 第79-80页 |