基于小波多分辨分析的图像增强及其应用研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-16页 |
| ·图像增强方法简介 | 第9-11页 |
| ·直方图修改技术 | 第11-13页 |
| ·图像对比度处理 | 第13-15页 |
| ·基于小波分析的图像增强研究现状 | 第15-16页 |
| ·论文的主要工作 | 第16-17页 |
| 第二章 小波变换基本理论 | 第17-29页 |
| ·小波变换的基本思想 | 第17-18页 |
| ·连续小波变换与二进制小波变换 | 第18-21页 |
| ·连续小波变换 | 第18-20页 |
| ·二进制小波变换 | 第20-21页 |
| ·多分辨分析 | 第21-23页 |
| ·MALLAT算法 | 第23-25页 |
| ·系数分解的快速算法 | 第23-24页 |
| ·系数重构的快速算法 | 第24-25页 |
| ·提升框架 | 第25-29页 |
| 第三章 基于小波多分辨分析的图像增强理论 | 第29-45页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·图像的多分辨分解 | 第29-32页 |
| ·反锐化掩模与小波高频增强的关系 | 第32-35页 |
| ·反锐化掩模技术 | 第32-34页 |
| ·反锐化掩模和DDWT框架下增强的关系 | 第34页 |
| ·基于小波高频增强的方法与传统的反锐化掩模比较 | 第34-35页 |
| ·小波在去噪中的应用 | 第35-39页 |
| ·小波去噪的基本原理 | 第35-37页 |
| ·基于域值的小波域去噪 | 第37-39页 |
| ·小波在边缘检测中的应用 | 第39-43页 |
| ·基于小波多分辨分析的图像增强基本框架 | 第43-45页 |
| ·区分图像噪声和边缘细节 | 第43-44页 |
| ·图像增强的基本框架 | 第44-45页 |
| 第四章 基于小波多分辨分析的图像增强算法 | 第45-58页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·基于小波分析的图像增强算法 | 第45-50页 |
| ·线性增强算法 | 第45-46页 |
| ·非线性增强算法 | 第46-50页 |
| ·增益函数的设计 | 第46-47页 |
| ·阈值参数的选择 | 第47-50页 |
| ·小波基的选取 | 第50-51页 |
| ·小波分解级数与图像边界的处理 | 第51-52页 |
| ·图像增强的评价指标 | 第52页 |
| ·算例分析 | 第52-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·本文小结 | 第58页 |
| ·未来工作展望 | 第58-60页 |
| ·基于提升框架的图象增强 | 第58-59页 |
| ·探讨基于小波分析的图像质量指标 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
