改进的双变量阈值函数去噪算法

摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第一章 绪论	第7-17页
·图像去噪的研究背景和意义	第7-9页
·变换域去噪方法	第9-15页
·小波去噪问题描述	第9-10页
·小波去噪方法介绍	第10-15页
·小波去噪中小波系数的模型	第15页
·论文的主要工作和安排	第15-17页
第二章 双变量阈值去噪的基本原理和方法	第17-25页
·多尺度分解	第17-18页
·贝叶斯去噪	第18-24页
·基于最大后验概率估计的单变量模型	第18-21页
·基于最大后验概率估计的双变量模型	第21-24页
·本章小结	第24-25页
第三章 基于邻域模型的双变量阈值去噪	第25-39页
·基于邻域模型的小波阈值去噪	第25-27页
·基于邻域模型的双变量阈值去噪	第27-28页
·双树复小波变换	第28-31页
·小波变换的缺陷	第28-29页
·双数复小波变换	第29-31页
·基于邻域模型的双变量阈值去噪算法流程	第31页
·实验结果与分析	第31-37页
·自然图像去噪	第32-33页
·SAR图像去噪	第33-37页
·本章小结	第37-39页
第四章 基于迭代最大似然估计的双变量阈值去噪	第39-57页
·引言	第39-40页
·基于迭代最大似然估计的双变量阈值去噪方法	第40-46页
·参数估计	第46-50页
·基于噪声图像的参数估计	第47-48页
·基于迭代图像的度量方差估计	第48-50页
·算法步骤	第50-51页
·算法的收敛条件	第50页
·算法的具体流程	第50-51页
·实验结果与分析	第51-54页
·本章小结	第54-57页
第五章 总结与展望	第57-59页
·总结	第57页
·展望	第57-59页
致谢	第59-61页
参考文献	第61-65页
作者在读期间的研究成果	第65页