| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-32页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第16-19页 |
| ·国内外研究现状 | 第19-28页 |
| ·空间域去噪方法 | 第19-20页 |
| ·各向异性扩散方程滤波方法 | 第20-21页 |
| ·图像变换域去噪方法 | 第21-28页 |
| ·超声图像散斑噪声模型 | 第28-29页 |
| ·实验说明 | 第29-30页 |
| ·实验图片 | 第29页 |
| ·去斑算法评价指标 | 第29-30页 |
| ·本文主要研究内容 | 第30-32页 |
| 第2章 小波变换理论 | 第32-42页 |
| ·从傅里叶变换到小波分析 | 第32-33页 |
| ·连续小波变换 | 第33-34页 |
| ·离散小波变换 | 第34页 |
| ·二进小波变换 | 第34-35页 |
| ·多分辨率分析与 Mallat 算法 | 第35-40页 |
| ·多分辨率分析 | 第35-37页 |
| ·小波分解与重构—Mallat 算法 | 第37-40页 |
| ·图像的二维离散小波变换 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第3章 传统超声图像散斑抑制方法研究 | 第42-47页 |
| ·中值滤波 | 第42页 |
| ·Wiener 滤波 | 第42-43页 |
| ·Lee 滤波 | 第43-44页 |
| ·各项异性扩散方程滤波 | 第44-45页 |
| ·实验结果比较与分析 | 第45-46页 |
| ·图像去噪效果比较 | 第45-46页 |
| ·结论 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 小波变换在图像去噪中的应用 | 第47-60页 |
| ·小波去噪的基本原理 | 第47-48页 |
| ·小波模极大值去噪 | 第48-49页 |
| ·小波系数相关性去噪 | 第49-50页 |
| ·小波阈值去噪 | 第50-52页 |
| ·阈值函数的选取 | 第50-51页 |
| ·阈值的选取 | 第51-52页 |
| ·小波阈贝叶斯去噪 | 第52-54页 |
| ·阈值计算 | 第52-54页 |
| ·贝叶斯阈值去噪算法步骤 | 第54页 |
| ·小波贝叶斯改进阈值去噪方法 | 第54-56页 |
| ·算法流程图 | 第54页 |
| ·阈值函数的确定 | 第54-55页 |
| ·阈值的确定 | 第55-56页 |
| ·贝叶斯改进阈值去噪算法步骤 | 第56页 |
| ·实验结果比较与分析 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 双树复小波变换理论及去噪 | 第60-69页 |
| ·双树复小波变换 | 第60-63页 |
| ·一维双树复小波变换 | 第60-61页 |
| ·二维双树复小波变换 | 第61-62页 |
| ·双树复小波变换（DT-CWT）与离散小波变换（DWT）的比较 | 第62-63页 |
| ·基于双树复小波（DT-CWT）的贝叶斯萎缩去噪方法 | 第63-65页 |
| ·算法流程 | 第63页 |
| ·算法描述 | 第63页 |
| ·实验结果与分析 | 第63-65页 |
| ·双树复小波-Wiener 滤波方法 | 第65-68页 |
| ·算法表述 | 第65-66页 |
| ·实验结果与分析 | 第66-68页 |
| ·小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-81页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |