| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景 | 第7-11页 |
| ·遥感图像的定义及用途 | 第7-8页 |
| ·遥感图像处理概述 | 第8-9页 |
| ·遥感图像噪声的类型 | 第9-11页 |
| ·研究意义 | 第11页 |
| ·本文研究内容 | 第11-12页 |
| ·本文结构 | 第12-13页 |
| 第二章 小波变换理论 | 第13-21页 |
| ·连续小波变换 | 第13-14页 |
| ·离散小波变换 | 第14-15页 |
| ·小波变换的时频分析特性 | 第15-16页 |
| ·多分辨分析 | 第16-17页 |
| ·小波包分析 | 第17-18页 |
| ·离散小波的快速算法——Mallat算法 | 第18-19页 |
| ·小波基的选择 | 第19-21页 |
| 第三章 基于小波变换的一维遥感数据降噪 | 第21-45页 |
| ·遥感图像处理整体框架 | 第21-22页 |
| ·一维数据小波降噪 | 第22-26页 |
| ·阈值降噪法的步骤 | 第22-23页 |
| ·小波基的选定原则 | 第23页 |
| ·阈值函数的选取原则 | 第23-24页 |
| ·阈值原则的选取原则 | 第24-26页 |
| ·分解层数的选择原则 | 第26页 |
| ·基于小波变换的一维含白噪声遥感数据降噪处理 | 第26-32页 |
| ·基于小波变换的一维含有色噪声遥感数据的处理 | 第32-45页 |
| ·对于含白噪声的数据的处理方式对有色噪声的处理效果 | 第33-34页 |
| ·基于小波包降噪处理 | 第34-36页 |
| ·基于鲁棒估计的降噪处理 | 第36-38页 |
| ·基于区间划分算法的降噪处理 | 第38-45页 |
| 第四章 基于小波变换的二维遥感图像降噪 | 第45-60页 |
| ·传统的图像去噪方式 | 第45-48页 |
| ·邻域平均滤波法 | 第45-46页 |
| ·频域滤波 | 第46-47页 |
| ·中值滤波 | 第47-48页 |
| ·小波图像降噪 | 第48-52页 |
| ·二维离散小波变换 | 第48-52页 |
| ·基于小波变换的图像降噪技术 | 第52页 |
| ·基于边缘恢复的遥感图像降噪处理 | 第52-60页 |
| ·边缘检测 | 第53-54页 |
| ·边缘恢复的降噪方法 | 第54-60页 |
| 第五章 基于小波变换的图像融合 | 第60-66页 |
| ·图像融合的三个层次 | 第60-61页 |
| ·像素级图像融合 | 第60-61页 |
| ·特征级图像融合 | 第61页 |
| ·决策级图像融合 | 第61页 |
| ·小波变换的图像融合 | 第61-63页 |
| ·基于小波变换的图像融合的步骤 | 第62页 |
| ·基于小波变换的图像融合的融合规则 | 第62-63页 |
| ·小波融合中分解层数与小波基的选择 | 第63页 |
| ·边缘恢复的图像融合方法 | 第63-66页 |
| 第六章 总结和展望 | 第66-68页 |
| ·总结 | 第66-67页 |
| ·展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |