基于小波多分辨率分析的图像重建算法研究
| 摘要 | 第2-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 常用缩写 | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 CT成像的发展 | 第9-10页 |
| 1.3 本文的意义、目的和结构 | 第10-13页 |
| 第2章 基本原理 | 第13-30页 |
| 2.1 CT成像的物理原理 | 第13-15页 |
| 2.2 二维Radon变换 | 第15-17页 |
| 2.3 傅里叶中心切片定理 | 第17-19页 |
| 2.4 滤波反投影算法 | 第19-26页 |
| 2.4.1 算法 | 第19-21页 |
| 2.4.2 实验模型 | 第21-24页 |
| 2.4.3 算法复杂度及误差 | 第24页 |
| 2.4.4 滤波反投影算法实验仿真 | 第24-26页 |
| 2.5 非局部性问题的提出 | 第26-30页 |
| 第3章 小波变换基本理论 | 第30-38页 |
| 3.1 连续小波变换的定义与基本性质 | 第30-32页 |
| 3.2 离散小波变换 | 第32-33页 |
| 3.3 多分辨分析 | 第33-34页 |
| 3.4 快速小波变换及算法 | 第34-38页 |
| 第4章 基于可分离MRA的小波去噪图像重建 | 第38-73页 |
| 4.1 基于一维小波变换的重建算法 | 第39-43页 |
| 4.1.1 Peyrin重建算法 | 第39-40页 |
| 4.1.2 Bhatia重建算法 | 第40-41页 |
| 4.1.3 Olson重建算法 | 第41-43页 |
| 4.2 基于二维小波变换的重建算法 | 第43-52页 |
| 4.2.1 可分离的二维MRA | 第43-48页 |
| 4.2.2 Delaney图像重建 | 第48-49页 |
| 4.2.3 Farrokh算法 | 第49-52页 |
| 4.3 基于可分离MRA的小波重建算法 | 第52-65页 |
| 4.3.1 重建算法 | 第52-54页 |
| 4.3.2 全局图像重建仿真结果 | 第54-57页 |
| 4.3.3 局部图像重建仿真结果 | 第57-59页 |
| 4.3.4 局部性讨论 | 第59-64页 |
| 4.3.5 算法复杂度的讨论 | 第64-65页 |
| 4.4 加入噪声处理的小波重建算法 | 第65-72页 |
| 4.4.1 基于小波的去噪理论 | 第65-68页 |
| 4.4.2 加入去噪算法的小波重建算法 | 第68-69页 |
| 4.4.3 加入噪声的图像重建 | 第69-71页 |
| 4.4.4 去噪性能的分析 | 第71-72页 |
| 4.5 本章小节 | 第72-73页 |
| 第5章 基于不可分离MRA的小波重建算法 | 第73-90页 |
| 5.1 理论基础 | 第73-77页 |
| 5.1.1 不可分离的二维MRA | 第73-77页 |
| 5.1.2 梅花五点式抽样法 | 第77页 |
| 5.2 不可分离MRA重建算法 | 第77-85页 |
| 5.2.1 重建算法 | 第77-80页 |
| 5.2.2 全局图像重建实验仿真 | 第80-82页 |
| 5.2.3 局部图像重建实验仿真 | 第82-83页 |
| 5.2.4 算法复杂度分析 | 第83-85页 |
| 5.2.5 局部性分析 | 第85页 |
| 5.3 加入噪声的重建算法 | 第85-89页 |
| 5.3.1 加入噪声处理的小波重建算法 | 第85页 |
| 5.3.2 加入噪声的图像重建 | 第85-87页 |
| 5.3.3 去噪性能的分析 | 第87-89页 |
| 5.4 本章小节 | 第89-90页 |
| 第6章 结论与展望 | 第90-94页 |
| 参考文献 | 第94-100页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文情况 | 第100-101页 |
| 后记 | 第101页 |
