| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-24页 |
| ·研究的背景和意义 | 第12页 |
| ·主要的图像降噪技术及发展现状 | 第12-20页 |
| ·空间域图像降噪 | 第13-15页 |
| ·频域图像降噪 | 第15-17页 |
| ·基于小波变换的图像降噪算法 | 第17-20页 |
| ·其它图像降噪方法 | 第20页 |
| ·SAR图像的相干斑点噪声抑制 | 第20-21页 |
| ·基于小波变换的激光测速靶信号分析 | 第21页 |
| ·论文研究的内容 | 第21-24页 |
| 第2章 小波变换 | 第24-35页 |
| ·小波变换概述 | 第24-26页 |
| ·小波变换的一些概念 | 第24-25页 |
| ·连续小波变换 | 第25-26页 |
| ·离散小波变换 | 第26-35页 |
| ·小波框架和小波基 | 第26-28页 |
| ·多分辨率分析 | 第28-30页 |
| ·多分辨率滤波器组 | 第30页 |
| ·离散正交小波变换的快速算法 | 第30-32页 |
| ·连续的且紧支撑的正交小波基 | 第32页 |
| ·初始输入序列 | 第32-33页 |
| ·二维离散正交小波变换 | 第33-35页 |
| 第3章 基于小波变换的图像降噪 | 第35-56页 |
| ·噪声的小波变换系数的统计特性 | 第35-36页 |
| ·噪声方差估计 | 第36页 |
| ·降噪效果的评估方法 | 第36-37页 |
| ·小波域的理想滤波器 | 第37-38页 |
| ·小波阈值降噪 | 第38-41页 |
| ·硬阈值和软阈值滤波 | 第38-39页 |
| ·阈值的选择 | 第39-40页 |
| ·小波基的选择 | 第40-41页 |
| ·基于贝叶斯估计理论的小波域降噪 | 第41-56页 |
| ·贝叶斯估计 | 第42-44页 |
| ·图像小波变换系数的几个统计特性和分布模型 | 第44-49页 |
| ·小波域的局部自适应维纳滤波 | 第49-51页 |
| ·小波域的双参数收缩降噪 | 第51-53页 |
| ·有方向窗口的局部维纳滤波器 | 第53-54页 |
| ·三种算法的比较 | 第54-56页 |
| 第4章 混合傅立叶-小波图像降噪 | 第56-90页 |
| ·变换域滤波效果和稀疏表示的关系 | 第56-58页 |
| ·傅立叶变换和小波变换的比较 | 第58-59页 |
| ·应用简单统计模型的混合傅立叶-小波图像降噪 | 第59-70页 |
| ·有色噪声的小波变换系数 | 第60-62页 |
| ·混合傅立叶-小波降噪算法 | 第62-65页 |
| ·实验结果 | 第65-70页 |
| ·应用GGD统计模型的混合傅立叶-小波图像降噪 | 第70-81页 |
| ·算法的描述 | 第71-77页 |
| ·实验结果 | 第77-81页 |
| ·应用GSM统计模型的混合傅立叶-小波图像降噪 | 第81-90页 |
| ·GSM模型 | 第81-82页 |
| ·BLS-GSM降噪算法 | 第82-85页 |
| ·应用BLS-GSM图像降噪算法的混合傅立叶-小波图像降噪 | 第85-86页 |
| ·实验结果 | 第86-90页 |
| 第5章 混合傅立叶-小波图像降噪在SAR图像降噪中的应用 | 第90-94页 |
| ·SAR图像的相干斑点噪声模型 | 第90页 |
| ·应用混合傅立叶-小波降噪的相干斑点噪声抑制 | 第90-91页 |
| ·实验 | 第91-94页 |
| 第6章 基于小波的激光测速靶的信号分析 | 第94-101页 |
| ·激光测速靶的结构原理 | 第94-96页 |
| ·基于小波变换的过靶信号分析 | 第96-99页 |
| ·实验 | 第99-101页 |
| 第7章 结论 | 第101-104页 |
| 参考文献 | 第104-112页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第112-114页 |
| 致谢 | 第114页 |