| 中文摘要 | 第1-14页 |
| ABSTRACT | 第14-19页 |
| 符号说明 | 第19-20页 |
| 缩略语 | 第20-21页 |
| 第一章 绪论 | 第21-29页 |
| §1.1 本论文研究的背景和意义 | 第21-23页 |
| §1.2 国内外研究现状 | 第23-27页 |
| ·图像去噪 | 第23-24页 |
| ·纹理图像的检索 | 第24-26页 |
| ·图像的分割和边缘检测 | 第26-27页 |
| §1.3 本论文的研究工作和内容安排 | 第27-29页 |
| 第二章 CONTOURLET变换理论 | 第29-47页 |
| §2.1 概述 | 第29-31页 |
| §2.2 CONTOURLET变换 | 第31-42页 |
| ·Contourlet变换的结构 | 第31-32页 |
| ·拉普拉斯金字塔 | 第32-37页 |
| ·方向滤波器组 | 第37-42页 |
| §2.3 改进的CONTOURLET变换 | 第42-44页 |
| §2.4 CONTOURLET变换的框架分析理论 | 第44-46页 |
| ·金字塔的框架分析理论 | 第44-45页 |
| ·方向滤波器组的框架分析理论 | 第45-46页 |
| ·Contourlet变换的框架分析理论 | 第46页 |
| §2.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 CONTOURLET子带系数的统计建模 | 第47-59页 |
| §3.1 概述 | 第47-48页 |
| §3.2 广义高斯分布模型 | 第48-49页 |
| §3.3 广义高斯分布参数的估计方法 | 第49-52页 |
| ·矩估计方法 | 第49-50页 |
| ·熵匹配方法 | 第50-51页 |
| ·最大似然估计方法 | 第51-52页 |
| ·全局收敛和一致的估计方法 | 第52页 |
| §3.4 CONTOURLET子带系数的广义高斯建模 | 第52-58页 |
| ·改进的广义高斯分布形状参数的估计方法 | 第52-53页 |
| ·参数估计的性能比较 | 第53-55页 |
| ·子带系数的广义高斯建模 | 第55-58页 |
| §3.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第四章 CONTOURLET域纹理图像的检索 | 第59-77页 |
| §4.1 概述 | 第59-61页 |
| §4.2 基于子带系数的广义高斯分布参数的检索 | 第61-67页 |
| ·特征提取和相似性测度 | 第61-63页 |
| ·原始Contourlet变换域纹理图像的检索实验与分析 | 第63-66页 |
| ·改进Contourlet变换域纹理图像的检索实验与分析 | 第66-67页 |
| §4.3 基于方向子带特征和SVM的检索 | 第67-73页 |
| ·一类SVM和二类SVM | 第67-69页 |
| ·两阶段SVM运行的纹理图像的检索算法 | 第69-71页 |
| ·实验结果和分析 | 第71-73页 |
| §4.4 在改进CONTOURLET变换域基于纹理区分的检索 | 第73-76页 |
| ·基于能量特征和广义高斯分布参数互补结合的检索 | 第73-74页 |
| ·基于结构性纹理和随机性纹理的检索 | 第74-76页 |
| §4.5 本章小结 | 第76-77页 |
| 第五章 基于CONTOURLET变换和非线性扩散结合的图像去噪 | 第77-93页 |
| §5.1 概述 | 第77-79页 |
| §5.2 一种结合CONTOURLET收缩和空域自适应全变差的去噪方法 | 第79-85页 |
| ·基于空域自适应全变差的去噪方法 | 第79-80页 |
| ·Contourlet收缩与空域自适应全变差相结合的图像去噪算法 | 第80-82页 |
| ·实验结果与分析 | 第82-85页 |
| §5.3 基于CONTOURLET变换和非线性扩散的IVUS图像去噪 | 第85-92页 |
| ·各向异性非线性扩散 | 第85-87页 |
| ·基于Contourlet变换域的非线性扩散斑点去除算法 | 第87-88页 |
| ·实验结果与分析 | 第88-92页 |
| §5.4 本章小结 | 第92-93页 |
| 第六章 结合CONTOURLET去噪的IVUS图像的边缘提取 | 第93-109页 |
| §6.1 概述 | 第93-95页 |
| §6.2 活动轮廓模型 | 第95-96页 |
| §6.3 动态规划方法 | 第96-97页 |
| §6.4 基于活动轮廓模型和统计特征的IVUS仿体图像的边缘提取 | 第97-102页 |
| ·图像的特征量和统计特性分析 | 第97-99页 |
| ·IVUS仿体图像内、外膜边缘提取的算法 | 第99-101页 |
| ·实验结果及讨论 | 第101-102页 |
| §6.5 基于CONTOURLET去噪的IVUS序列图像边缘的全自动提取 | 第102-107页 |
| ·初始轮廓的自动确定 | 第102-104页 |
| ·IVUS序列图像内、外膜边缘提取的算法 | 第104-105页 |
| ·实验结果及讨论 | 第105-107页 |
| §6.6 本章小结 | 第107-109页 |
| 第七章 总结与展望 | 第109-112页 |
| §7.1 本论文主要工作的总结 | 第109-111页 |
| §7.2 将来研究工作的展望 | 第111-112页 |
| 参考文献 | 第112-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |
| 攻读学位期间发表和已投稿的论文 | 第122-124页 |
| 附:已发表的英文论文两篇 | 第124-141页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第141页 |
