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小波理论在图像技术中的应用研究

中文摘要第1-5页
英文摘要第5-7页
目录第7-10页
第1章 序论第10-20页
   ·图像技术的发展历程及面临的问题第10-12页
   ·小波理论与应用技术的发展概况第12-14页
   ·小波的特点及其在图象处理中的应用第14-17页
   ·本文的主要研究内容第17-20页
第2章 小波理论基础第20-44页
   ·引言第20页
   ·小波函数的概念第20-22页
   ·连续小波变换第22-23页
   ·离散小波框架第23-25页
     ·框架理论第23-24页
     ·小波框架第24页
     ·二进小波变换第24-25页
   ·多分辨分析理论第25-26页
   ·小波包及小波包变换第26-28页
     ·小波包定义与性质第26-27页
     ·小波包变换第27-28页
   ·波神经网络第28-37页
     ·小波网络的类型第29页
     ·离散仿射小波网络第29-33页
     ·多分辨递阶正交小波网络第33-37页
   ·其它新型小波理论第37-42页
     ·第二代小波变换第37-39页
     ·多小波理论第39-41页
     ·脊波理论第41-42页
   ·本章小结第42-44页
第3章 小波理论在图像边缘检测中的应用研究第44-64页
   ·引言第44页
   ·函数奇异性及其在小波变换下的特性第44-48页
     ·函数奇异性概念第44-45页
     ·信号和图象的小波域特性第45-46页
     ·Lipschitz正则性及小波系数幅值对Lipschitz指数的度量第46-48页
   ·多尺度边缘检测第48-60页
     ·几种检测函数奇异性常用小波第48-51页
     ·基于高斯的双小波变换边缘检测算法第51-55页
     ·基于方向导数的双小波变换边缘检测算法第55-60页
   ·仿真实验第60-62页
   ·本章小结第62-64页
第4章 小波理论在图像几何变换中的应用研究第64-86页
   ·引言第64页
   ·图像几何变换坐标变换原理和方法第64-70页
     ·重采样技术第64-65页
     ·几何位置转换第65-68页
     ·灰度插值第68-70页
   ·基于小波变换的灰度插值法第70-80页
     ·小波变换第70-72页
     ·多尺度分析与灰度插值第72-76页
     ·尺度、小波函数的选择及公式化简第76-80页
   ·仿真实验第80-84页
   ·本章小结第84-86页
第5章 基于小波的背景图像纹理分析方法及运动目标分割第86-110页
   ·引言第86页
   ·运动分割的几种常用方法第86-89页
     ·帧间差第86-87页
     ·光流场方法第87-88页
     ·背景估计方法第88-89页
   ·背景图像小波纹理分析方法第89-99页
     ·背景均匀变换模型与小波变换第90-92页
     ·小波变换及图象分块第92-96页
     ·纹理描述符及不变矩第96-99页
   ·基于小波核的最小二乘向量机及目标分割第99-106页
     ·支持向量机第99-103页
     ·基于小波核的最小二乘向量机第103-106页
   ·仿真实验第106-109页
   ·本章小结第109-110页
第6章 小波在危险品弹药机器人中的应用第110-122页
   ·引言第110页
   ·危险品弹药挖掘搬运机器人第110-114页
     ·危险品弹药遥操作挖掘搬运机器人硬件结构第111-113页
     ·机器人视觉系统第113-114页
   ·基于小波域及分数维炮弹图像分割算法第114-120页
     ·分形维的定义及其计算第115-117页
     ·基于图像参数的在线识别控制方法第117-120页
   ·实验结果第120-121页
   ·本章小结第121-122页
第7章 总结与展望第122-126页
   ·本文工作总结第122-123页
   ·研究展望第123-126页
参考文献第126-134页
作者在攻读博士期间参与的项目第134页
作者在攻读博士期间发表及录用的论文第134-136页
致谢第136页

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