基于小波变换的红外图像去噪算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 小波理论的发展及研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 小波变换应用于红外图像去噪技术 | 第12-14页 |
| 1.4 本文研究的主要内容 | 第14-15页 |
| 第2章 小波分析理论基础 | 第15-24页 |
| 2.1 傅里叶变换到小波分析 | 第15-16页 |
| 2.1.1 傅里叶变换 | 第15页 |
| 2.1.2 短时傅里叶变换 | 第15-16页 |
| 2.1.3 小波分析 | 第16页 |
| 2.2 连续小波变换 | 第16-17页 |
| 2.3 离散小波变换 | 第17-18页 |
| 2.4 多分辨率分析 | 第18-20页 |
| 2.5 小波基函数及其性质 | 第20-23页 |
| 2.5.1 常用小波函数 | 第20-21页 |
| 2.5.2 小波基的性质 | 第21-23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于小波变换的红外图像去噪原理与方法 | 第24-39页 |
| 3.1 红外图像噪声分析与质量评价标准 | 第24-27页 |
| 3.1.1 红外图像噪声分析 | 第24-25页 |
| 3.1.2 红外系统的噪声 | 第25-26页 |
| 3.1.3 红外图像质量评价标准 | 第26-27页 |
| 3.2 小波变换去噪分析 | 第27-29页 |
| 3.2.1 小波变换的特点 | 第27-28页 |
| 3.2.2 小波去噪的基本原理 | 第28-29页 |
| 3.3 小波变换模极大值去噪方法 | 第29-30页 |
| 3.4 小波系数相关性去噪方法 | 第30-32页 |
| 3.5 小波阈值去噪方法 | 第32-36页 |
| 3.5.1 小波阈值去噪原理 | 第32-33页 |
| 3.5.2 阈值函数的选取 | 第33-34页 |
| 3.5.3 阈值的选取 | 第34-36页 |
| 3.6 三类方法的实验结果分析与对比 | 第36-38页 |
| 3.6.1 小波变换模极大值去噪 | 第36页 |
| 3.6.2 小波系数相关性去噪 | 第36-37页 |
| 3.6.3 小波阈值去噪方法 | 第37-38页 |
| 3.6.4 三种去噪方法的比较 | 第38页 |
| 3.7 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于 LMMSE 准则的小波阈值去噪算法 | 第39-54页 |
| 4.1 线性最小均方误差估计准则 | 第39-43页 |
| 4.1.1 线性最小均方误差估计(LMMSE) | 第39-41页 |
| 4.1.2 最优小波基的选择标准 | 第41-43页 |
| 4.2 选择小波基 | 第43-45页 |
| 4.3 新型阈值函数小波去噪算法 | 第45-49页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第49-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
