摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-13页 |
第1章 绪论 | 第13-24页 |
·引言 | 第13页 |
·从傅立叶变换到小波变换 | 第13-18页 |
·傅立叶变换的局限 | 第13-14页 |
·小波变换的发展历史 | 第14-17页 |
·小波变换的局限性 | 第17-18页 |
·多尺度几何分析 | 第18-21页 |
·自适应多尺度几何分析 | 第18-19页 |
·非自适应多尺度几何分析 | 第19-21页 |
·本课题的研究思路、目标和内容 | 第21-22页 |
·论文结构 | 第22-24页 |
第2章 Curvelet变换的基本原理 | 第24-34页 |
·引言 | 第24页 |
·Ridgelet变换 | 第24-26页 |
·连续Ridgelet变换 | 第24-26页 |
·多尺度Ridgelet变换 | 第26页 |
·第一代Curvelet变换 | 第26-28页 |
·第二代Curvelet变换 | 第28-32页 |
·第二代连续Curvelet变换的定义 | 第28-30页 |
·第二代离散Curvelet变换的实现 | 第30-31页 |
·Curvelet变换的性质 | 第31-32页 |
·基于滤波器组实现的离散Curvelet变换 | 第32-33页 |
·本章小结 | 第33-34页 |
第3章 具有多方向选择性的小波构造 | 第34-69页 |
·引言 | 第34页 |
·圆周对称塔式多分辨率分解 | 第34-39页 |
·二维多抽样率系统的基本概念 | 第34-36页 |
·圆周对称塔式多分辨率分解算法 | 第36-39页 |
·圆对称二维滤波器组设计 | 第39-42页 |
·基于遗传算法的滤波器组设计 | 第39-42页 |
·设计结果 | 第42页 |
·方向滤波器组设计 | 第42-58页 |
·两通道扇形滤波器组 | 第42-53页 |
·方向滤波器组 | 第53-58页 |
·多分辨率多方向分解 | 第58-63页 |
·Fanlet变换的非线性逼近性能 | 第63-65页 |
·基于fanlet变换的硬阈值图像去噪 | 第65-67页 |
·本章小结 | 第67-69页 |
第4章 具有平移不变性和多方向选择性的小波构造 | 第69-92页 |
·引言 | 第69-70页 |
·具有平移不变性的塔式分解 | 第70-73页 |
·TIDP中的滤波器组设计 | 第73-76页 |
·非抽样方向滤波器组设计 | 第76-80页 |
·具有平移不变性的fanlet变换 | 第80-81页 |
·TIFanlet变换的标架分析 | 第81-87页 |
·TIDP的标架分析 | 第82-85页 |
·UDFB的标架分析 | 第85-86页 |
·TIFanlet的标架分析 | 第86-87页 |
·TIFanlet与其它平移不变性变换的去噪性能比较 | 第87-90页 |
·本章小结 | 第90-92页 |
第5章 Fanlet及TIFanlet的统计模型 | 第92-109页 |
·引言 | 第92页 |
·边缘统计模型 | 第92-99页 |
·非高斯统计模型及其参数估计 | 第94-97页 |
·非高斯统计模型的检验 | 第97-99页 |
·联合统计模型 | 第99-108页 |
·相邻系数之间的非独立性 | 第99-103页 |
·广义二元变量统计模型 | 第103-108页 |
·本章小结 | 第108-109页 |
第6章 基于统计模型的图像去噪复原和图像检索算法 | 第109-130页 |
·引言 | 第109页 |
·Fanlet和TIFanlet的统计模型在图像去噪中的应用 | 第109-118页 |
·基于边缘统计模型和最大后验概率法的图像去噪算法 | 第109-113页 |
·基于广义二元变量统计模型和最大后验概率法的图像去噪算法 | 第113-117页 |
·实验结果 | 第117-118页 |
·TIFanlet变换及其统计模型在图像复原中的应用 | 第118-123页 |
·TIFanlet的统计模型在纹理图像检索中的应用 | 第123-128页 |
·TIFanlet方向子带的Kullback-Leibler距离 | 第124-125页 |
·图像的局部二进制模式特征 | 第125-126页 |
·实验结果 | 第126-128页 |
·本章小结 | 第128-130页 |
结论 | 第130-132页 |
参考文献 | 第132-141页 |
攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第141-142页 |
致谢 | 第142-143页 |
作者简介 | 第143页 |