| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 传统图像增强方法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 传统人脸识别方法 | 第11-12页 |
| 1.3 小波变换原理 | 第12-14页 |
| 1.3.1 连续小波变换及离散小波变换 | 第12页 |
| 1.3.2 多分辨分析 | 第12-13页 |
| 1.3.3 信号的分解与重构快速算法 | 第13-14页 |
| 1.3.4 图像的小波多尺度分解 | 第14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-16页 |
| 第2章 基于双正交小波变换的医学图像增强方法与实现 | 第16-20页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 改进算法的医学图像增强流程 | 第16-17页 |
| 2.3 仿真实验 | 第17-19页 |
| 2.3.1 医学图像增强的实验设计 | 第17-18页 |
| 2.3.2 实验结果与分析 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 MRA-框架 | 第20-24页 |
| 3.1 小波框架发展状况 | 第20页 |
| 3.2 框架及小波框架 | 第20-21页 |
| 3.2.1 框架 | 第21页 |
| 3.2.2 小波框架 | 第21页 |
| 3.3 MRA-框架 | 第21-23页 |
| 3.3.1 MRA-框架的定义 | 第22页 |
| 3.3.2 MRA-框架的分解与重构算法 | 第22-23页 |
| 3.3.3 图像的框架分解 | 第23页 |
| 3.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第4章 基于MRA-框架的图像增强方法与实现 | 第24-30页 |
| 4.1 引言 | 第24页 |
| 4.2 本章所选用的MRA-框架 | 第24-25页 |
| 4.3 改进算法的图像增强流程 | 第25-27页 |
| 4.4 仿真实验 | 第27页 |
| 4.4.1 图像增强的实验设计 | 第27页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第27页 |
| 4.5 本章小结 | 第27-30页 |
| 第5章 基于MRA-框架的人脸识别方法的研究 | 第30-38页 |
| 5.1 引言 | 第30页 |
| 5.2 本章所选用的MRA-框架 | 第30-31页 |
| 5.3 PCA分析 | 第31-33页 |
| 5.3.1 PCA识别算法的理论基础 | 第31-32页 |
| 5.3.2 PCA识别算法的设计 | 第32-33页 |
| 5.3.3 快速PCA识别算法的设计 | 第33页 |
| 5.4 改进算法的人脸识别流程 | 第33-34页 |
| 5.5 仿真实验 | 第34-36页 |
| 5.5.1 人脸识别的实验设计 | 第35页 |
| 5.5.2 实验结果与分析 | 第35-36页 |
| 5.6 本章小结 | 第36-38页 |
| 第6章 论文总结与展望 | 第38-40页 |
| 6.1 总结 | 第38页 |
| 6.2 展望 | 第38-40页 |
| 参考文献 | 第40-44页 |
| 致谢 | 第44-46页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第46页 |