| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·本文主要研究成果 | 第12-13页 |
| ·本文内容结构 | 第13-14页 |
| 第二章 图像去噪概述和小波变换 | 第14-29页 |
| ·遥感图像噪声分析 | 第14-16页 |
| ·传统去噪算法概述 | 第16-19页 |
| ·空间域去噪算法 | 第16-18页 |
| ·频域去噪算法 | 第18-19页 |
| ·图像去噪效果评价 | 第19-20页 |
| ·主观评价 | 第19-20页 |
| ·客观评价 | 第20页 |
| ·小波去噪 | 第20-23页 |
| ·小波去噪的基本原理 | 第20-21页 |
| ·小波去噪方法分类 | 第21-23页 |
| ·小波变换 | 第23-27页 |
| ·小波变换原理 | 第23-26页 |
| ·小波变换应用 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于小波变换和半软阈值的遥感图像去噪算法 | 第29-43页 |
| ·小波变换中分解层次和小波基的选取 | 第29-34页 |
| ·分解层次的选择 | 第29-31页 |
| ·小波基的选取 | 第31-34页 |
| ·阈值去噪方法 | 第34-37页 |
| ·常用的阈值选取方法 | 第34-36页 |
| ·常见阈值函数 | 第36-37页 |
| ·基于小波变换的半软阈值去噪方法 | 第37-39页 |
| ·半软阈值法去噪 | 第37-38页 |
| ·本章算法过程描述 | 第38-39页 |
| ·实验结果及分析 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于小波变换和2D-PCA的遥感图像去噪算法 | 第43-54页 |
| ·主成分分析方法 | 第43-47页 |
| ·主成分分析 | 第43-44页 |
| ·二维主成分分析(2D-PCA) | 第44-46页 |
| ·二维主成分分析用于图像去噪 | 第46-47页 |
| ·基于小波变换的2D-PCA去噪方法 | 第47-49页 |
| ·基于小波变换的2D-PCA噪声估计 | 第47-48页 |
| ·算法过程描述 | 第48-49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 图像去噪效果检测系统 | 第54-61页 |
| ·系统简介 | 第54页 |
| ·系统功能分析 | 第54-55页 |
| ·具体使用流程 | 第55-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结和展望 | 第61-63页 |
| ·本文所做的工作 | 第61-62页 |
| ·未来工作展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 作者简介 | 第68页 |
| 攻读学位期间学习情况 | 第68页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文 | 第68页 |
| 作者攻读学位期间取得的其他学术成果 | 第68页 |