| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·空间域去噪 | 第10页 |
| ·变换域去噪 | 第10-12页 |
| ·论文的主要工作及内容安排 | 第12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 小波变换基本原理 | 第13-19页 |
| ·连续小波变换 | 第13页 |
| ·离散小波变换 | 第13-14页 |
| ·小波变换的Mallat算法 | 第14-15页 |
| ·二维小波变换 | 第15-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 Contourlet变换理论 | 第19-27页 |
| ·多尺度几何分析 | 第19-20页 |
| ·Contourlet变换构成 | 第20-25页 |
| ·拉普拉斯金字塔变换 | 第20-21页 |
| ·五株采样与矩阵坐标转换 | 第21-23页 |
| ·方向滤波器组 | 第23-25页 |
| ·离散Contourlet变换 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 基于Context模型的小波变换阈值自适应图像去噪 | 第27-34页 |
| ·小波阈值去噪原理 | 第27-28页 |
| ·图像的小波分解模型 | 第27-28页 |
| ·小波阈值去噪 | 第28页 |
| ·Context模型的建立 | 第28-30页 |
| ·Context模型自适应软硬门限融合去噪 | 第30-31页 |
| ·结果与分析 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第五章 Context模型统计Contourlet系数分布特性的图像去噪 | 第34-40页 |
| ·Contourlet系数分布 | 第34-35页 |
| ·Bayes 估计阈值 | 第35页 |
| ·Contourlet域的Context模型 | 第35-37页 |
| ·算法步骤与结果分析 | 第37-39页 |
| ·算法步骤 | 第37页 |
| ·实验与结果分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第六章 总结和展望 | 第40-41页 |
| ·总结 | 第40页 |
| ·展望 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-44页 |
| 在校期间的研究成果及发表的学术论文 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45页 |