| 摘要 | 第1-11页 |
| ABSTRACT | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-28页 |
| ·引言 | 第14-15页 |
| ·传统小波变换的缺陷 | 第15-18页 |
| ·新型小波系统理论与应用发展概况 | 第18-22页 |
| ·新型小波系统理论的发展 | 第18-20页 |
| ·小波域图像去噪简介 | 第20-22页 |
| ·本文的研究内容与组织结构 | 第22-24页 |
| ·主要研究内容 | 第22-24页 |
| ·论文结构和章节安排 | 第24页 |
| ·主要创新点及贡献 | 第24-28页 |
| 第二章 小波与新型小波系统理论 | 第28-52页 |
| ·小波多分辨率分析与双正交完全重构滤波器理论简介 | 第28-33页 |
| ·多分辨分析与小波变换 | 第28-30页 |
| ·2带含参数对称双正交小波滤波器的设计 | 第30-33页 |
| ·几种典型的新型小波变换 | 第33-37页 |
| ·复数小波变换的基本理论 | 第37-47页 |
| ·二元树复数小波变换 | 第38-40页 |
| ·二元树复数小波变换的滤波器设计问题 | 第40-41页 |
| ·二元树复数小波的近似平移不变性和方向性分析 | 第41-45页 |
| ·二元树复数小波变换的实现问题 | 第45-47页 |
| ·小波域图像去噪基本理论介绍 | 第47-52页 |
| ·图像小波域系数的主要特征 | 第47-48页 |
| ·自然图像的小波域统计模型 | 第48-52页 |
| 第三章 新型复数小波的构造 | 第52-78页 |
| ·二元树复数小波变换中Hilbert变换对的设计 | 第52-62页 |
| ·二元树复数小波变换中的Hilbert变换对 | 第53-56页 |
| ·二元树复数小波变换滤波器组的构造 | 第56-62页 |
| ·高密度二元树离散小波变换框架 | 第62-76页 |
| ·几种冗余离散小波变换 | 第63-66页 |
| ·完全重构条件和Hilbert变换对性质的滤波器约束 | 第66-67页 |
| ·高密度二元树复数小波滤波器组的构造 | 第67-71页 |
| ·高密度二元树离散小波变换的设计例子 | 第71-76页 |
| ·本章小结 | 第76-78页 |
| 第四章 基于最优化方法的图像自适应分解 | 第78-92页 |
| ·具有一定正则性的自适应分解 | 第79-85页 |
| ·1D自适应分解 | 第79-82页 |
| ·图像的自适应分解 | 第82-85页 |
| ·基于全变差模型的图像自适应分解 | 第85-92页 |
| 第五章 复数小波在图像去噪与增强中的应用研究 | 第92-126页 |
| ·基于复数小波的图像去噪研究 | 第92-115页 |
| ·复数小波域内利用尺度间和尺度内相关性的图像去噪 | 第92-98页 |
| ·二元树复数小波域基于高斯尺度混合模型的图像去噪 | 第98-101页 |
| ·复数小波域基于局部参数HMT模型的图像去噪 | 第101-106页 |
| ·基于SURE估计的尺度间和尺度内相关性正交小波阈值去噪 | 第106-115页 |
| ·复数小波域的图像增强算法研究 | 第115-123页 |
| ·图像增强问题描述 | 第115-116页 |
| ·基于复方向小波变换和视觉表示的图像增强 | 第116-121页 |
| ·基于二元树复数小波变换和视觉表示的噪声图像增强 | 第121-123页 |
| ·本章小结 | 第123-126页 |
| 第六章 结束语 | 第126-132页 |
| ·本文工作总结 | 第126-128页 |
| ·下一步工作展望 | 第128-132页 |
| 致谢 | 第132-134页 |
| 参考文献 | 第134-144页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第144页 |