基于双树复小波变换的图像去噪
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| ·本文的研究背景和意义 | 第14-15页 |
| ·小波的发展史 | 第15-16页 |
| ·小波分析在图像去噪中的应用概括 | 第16-18页 |
| ·本文安排 | 第18-20页 |
| 第二章 小波变换基本理论 | 第20-36页 |
| ·Hilber空间 | 第20页 |
| ·傅里叶分析 | 第20-21页 |
| ·小波分析 | 第21-35页 |
| ·小波分析概论 | 第21-22页 |
| ·连续小波变换 | 第22-24页 |
| ·多分辨分析 | 第24-26页 |
| ·信号分解和重构的Mallat算法 | 第26-30页 |
| ·二维小波的分解重构 | 第30-33页 |
| ·二维小波的性质 | 第33-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第三章 图像去噪的基本理论 | 第36-50页 |
| ·图像的噪声 | 第36-39页 |
| ·图像噪声的分类 | 第36-37页 |
| ·噪声的分布模型 | 第37-38页 |
| ·图像去噪的评价标准 | 第38-39页 |
| ·小波变换模极大值去噪 | 第39-42页 |
| ·信号与噪声在小波变换各尺度上的不同传播特性 | 第39-40页 |
| ·算法描述 | 第40-42页 |
| ·小波变换尺度间相关性去噪 | 第42-43页 |
| ·小波阈值收缩法去噪 | 第43-46页 |
| ·基本原理 | 第43-44页 |
| ·算法描述 | 第44-46页 |
| ·平移不变量小波阈值去噪法 | 第46-47页 |
| ·几种小波去噪方法的比较 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 双树复小波变换 | 第50-58页 |
| ·离散小波变换的优势和局限性 | 第50-51页 |
| ·双树复小波变换 | 第51-52页 |
| ·二维双树复小波变换 | 第52-55页 |
| ·双树复小波变换的优良性质 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 基于多元BKF模型的双树复小波图像去噪 | 第58-66页 |
| ·BKF模型 | 第58-59页 |
| ·基于多元BKF模型的双树复小波去噪 | 第59-62页 |
| ·去噪实验结果及分析 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第六章 总结和展望 | 第66-68页 |
| ·论文总结 | 第66页 |
| ·工作展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第72-73页 |
| 作者和导师简介 | 第73页 |
