基于自适应阈值的小波图像降噪
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-11页 |
| ·小波理论的发展 | 第6-7页 |
| ·小波变换在图像处理中的应用 | 第7-9页 |
| ·小波变换在图像压缩编码中的应用 | 第7页 |
| ·小波变换在图像增强中的应用 | 第7-8页 |
| ·小波变换在数字水印中的应用 | 第8页 |
| ·小波变换在图像边缘检测中的应用 | 第8页 |
| ·小波变换在图像降噪中的应用 | 第8-9页 |
| ·本文所作的主要工作 | 第9-11页 |
| 第二章 小波变换基本理论 | 第11-23页 |
| ·小波变换理论 | 第11-14页 |
| ·小波变换的定义 | 第11页 |
| ·连续小波变换(CWT) | 第11-13页 |
| ·离散小波变换(DWT) | 第13-14页 |
| ·二进小波变换 | 第14页 |
| ·多分辨率分析 | 第14-18页 |
| ·小波变换的Mallat算法 | 第18-20页 |
| ·信号分解的Mallat算法 | 第19-20页 |
| ·信号重构的Mallat算法 | 第20页 |
| ·二维图像的小波变换与Mallat算法 | 第20-23页 |
| ·二维图像的小波变换 | 第20-21页 |
| ·二维图像的Mallat算法 | 第21-23页 |
| 第三章 基于小波变换的图像降噪 | 第23-31页 |
| ·图像降噪问题概述 | 第23页 |
| ·基于小波的图像降噪 | 第23-24页 |
| ·小波降噪发展历程 | 第24-25页 |
| ·基于小波降噪方法的分类与对比 | 第25-29页 |
| ·基于小波变换模极大值降噪方法 | 第26-27页 |
| ·基于小波变换尺度间相关性的降噪方法 | 第27-28页 |
| ·基于阈值的小波降噪方法 | 第28-29页 |
| ·三类小波降噪方法的比较 | 第29页 |
| ·基于小波的其他降噪方法 | 第29-31页 |
| 第四章 基于改进的贝叶斯模型的小波图像降噪 | 第31-36页 |
| ·贝叶斯降噪模型 | 第31-32页 |
| ·改进的贝叶斯参数估计 | 第32-34页 |
| ·实验结果与讨论 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第五章 基于提升小波与子带自适应阈值的图像降噪 | 第36-43页 |
| ·提升小波变换 | 第36-39页 |
| ·提升小波分解过程 | 第37-38页 |
| ·提升小波重构过程 | 第38-39页 |
| ·基于子带的自适应阈值 | 第39-40页 |
| ·实验结果与讨论 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第六章 基于局部阈值的小波图像降噪 | 第43-48页 |
| ·局部化自适应阈值 | 第43-46页 |
| ·图像的分块阈值 | 第43-45页 |
| ·自适应性能 | 第45-46页 |
| ·实验结果与讨论 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第七章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
