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Bandelet变换在图像去噪与增强中的应用

摘要第1-8页
Abstract第8-12页
第1章 引言第12-16页
   ·研究的内容与意义第12-14页
   ·论文的内容安排第14-16页
第2章 图像的多尺度几何分析第16-27页
   ·引言第16页
   ·小波变换理论第16-21页
     ·连续小波变换第17-18页
     ·离散小波变换第18-20页
     ·图像的离散小波变换第20-21页
   ·多尺度几何分析第21-27页
     ·自适应方法第23-24页
     ·非自适应方法第24-27页
第3章 Bandelet变换理论第27-36页
   ·第一代Bandelet变换第27-28页
   ·第二代Bandelet变换第28-34页
     ·第二代Bandelet变换的基本理论第28-30页
     ·建立四叉树结构第30-33页
     ·Bandelet化第33-34页
   ·Bandelet变换在图像压缩中的应用第34-36页
第4章 NA-Bandelet基的构建第36-49页
   ·小波系数和Bandelet系数的统计模型第36-39页
     ·小波系数的统计模型第36-37页
     ·Bandelet系数的统计模型第37-39页
   ·阈值处理问题第39-45页
     ·阈值处理函数第39-40页
     ·阈值T选取第40-43页
     ·噪声估计第43-44页
     ·信号方差估计σ_x第44-45页
   ·NA-Bandelet四叉树的构建第45-47页
     ·最佳几何方向的计算第46-47页
     ·四叉树的修剪第47页
   ·NA-Bandelet基的建立第47-49页
第5章 基于NA-Bandelet基的图像去噪算法第49-58页
   ·基于小波变换的去噪算法第49-51页
   ·基于Bandelet基的图像去噪算法第51-52页
   ·基于NA-Bandelet基的图像去噪算法第52-57页
     ·算法的描述第52-53页
     ·光学图像和SAR图像质量评估指标的介绍第53页
     ·试验结果与分析第53-57页
   ·本章小节第57-58页
第6章 基于NA-Bandelet基的图像增强算法第58-68页
   ·基于小波变换图像增强算法的描述第58-60页
   ·基于NA-Bandelet基的图像增强算法第60-68页
     ·图像增强质量评价第61页
     ·算法的描述第61-64页
     ·试验结果与分析第64-68页
结论与展望第68-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-76页
攻读硕士期间发表的论文第76页

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