| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·图像去噪 | 第8页 |
| ·噪声图像模型及噪声特性 | 第8-9页 |
| ·含噪模型 | 第8-9页 |
| ·噪声特性 | 第9页 |
| ·图像质量的评价 | 第9-11页 |
| ·主观评价 | 第9-10页 |
| ·客观评价 | 第10-11页 |
| ·本文的主要内容及研究成果 | 第11-12页 |
| 第二章 图像去噪方法 | 第12-22页 |
| ·传统去噪方法 | 第12-17页 |
| ·空域滤波 | 第12-14页 |
| ·均值滤波 | 第12页 |
| ·中值滤波 | 第12-14页 |
| ·频域低通滤波法 | 第14-17页 |
| ·小波去噪 | 第17-22页 |
| ·小波去噪发展历程 | 第17-18页 |
| ·小波去噪方法 | 第18-22页 |
| 第三章 小波变换理论 | 第22-30页 |
| ·从傅里叶变换到小波变换 | 第22-23页 |
| ·连续小波变换 | 第23-25页 |
| ·离散小波变换 | 第25页 |
| ·多分辨分析 | 第25-26页 |
| ·Mallat算法 | 第26-28页 |
| ·图像信号的二维小波变换 | 第28-30页 |
| 第四章 小波变换在图像去噪的研究 | 第30-42页 |
| ·建立小波系数模型 | 第30-34页 |
| ·基于层内特性的自适应闭值 | 第34-39页 |
| ·基于层内局域特性的自适应阈值算法 | 第34-36页 |
| ·基于邻域特性的自适应闽值算法 | 第36-37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-39页 |
| ·多方向多尺度的自适应小波去噪 | 第39-42页 |
| ·算法描述 | 第39-40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-42页 |
| 第五章 基于 Contourlet变换的图像去噪算法 | 第42-53页 |
| ·Contourlet变换 | 第42-47页 |
| ·拉普拉斯紧框架 | 第44页 |
| ·迭代多方向滤波器组 | 第44-46页 |
| ·多字塔方向滤波器组(PDFB) | 第46-47页 |
| ·Contourlet在图像去噪中的应用 | 第47-53页 |
| ·基于Contourlet的比例萎缩去噪法 | 第48-49页 |
| ·基于Contourlet的LAWML去噪法 | 第49页 |
| ·算法描述 | 第49-50页 |
| ·实验结果与分析 | 第50-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·全文工作总结 | 第53-54页 |
| ·工作展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表和完成的学术论文 | 第60-61页 |
| 独创性声明 | 第61页 |
| 关于论文使用授权的说明 | 第61页 |