基于小波变换及轮廓波变换的光学图像去噪研究

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基于小波变换及轮廓波变换的光学图像去噪研究

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基于小波变换及轮廓波变换的光学图像去噪研究

论文目录
摘要	第1-7 页
Abstract	第7-12 页
第1章绪论	第12-18 页
· 小波图像去噪的现实意义	第12 页
· 小波去噪的历史和现状	第12-16 页
· 小波分析理论的发展	第12-14 页
· 小波去噪方法的研究概况	第14-16 页
· 传统小波去噪方法的不足	第16 页
· 本文的主要研究内容和结构组织	第16-18 页
第2章小波去噪的基本理论	第18-32 页
· 小波分析的基本知识	第18-27 页
· 连续小波变换	第18-19 页
· 离散小波变换	第19 页
· 二进制小波变换	第19-20 页
· 多分辨率分析	第20-21 页
· Mallat 算法	第21-23 页
· 图像的小波分解与重构	第23-27 页
· 图像噪声的来源及分类	第27-29 页
· 小波去噪性能的评价	第29-31 页
· 主观评价	第29-30 页
· 客观评价	第30-31 页
· 本章小结	第31-32 页
第3章小波阈值去噪及其改进算法	第32-44 页
· 小波阈值去噪的基本思想	第32-33 页
· 阈值和阈值函数	第33-39 页
· 阈值的选取	第33-35 页
· 传统阈值函数	第35-37 页
· 改进的新阈值函数	第37-39 页
· 递归Cycle Spinning 算法	第39 页
· 改进算法的具体实现步骤	第39-40 页
· 仿真实验	第40-43 页
· 本章小结	第43-44 页
第4章小波域贝叶斯去噪及其改进算法	第44-58 页
· 贝叶斯去噪的理论基础	第44-47 页
· 贝叶斯定理	第45-46 页
· 贝叶斯决策规则	第46 页
· 图像的最大后验概率估计	第46-47 页
· 图像先验分布的选取	第47-48 页
· 传统的先验分布	第47-48 页
· NIG 先验分布	第48 页
· 小波域贝叶斯去噪	第48-52 页
· 传统贝叶斯阈值	第48-51 页
· 基于NIG 模型的改进去噪公式	第51-52 页
· 尺度间相关性考虑	第52-54 页
· 改进算法的具体实现步骤	第54 页
· 仿真实验	第54-57 页
· 本章小结	第57-58 页
第5章 Contourlet 域贝叶斯去噪及其改进算法	第58-73 页
· Contourlet 变换	第58-66 页
· 拉普拉斯金字塔滤波器	第58-60 页
· 方向滤波器组	第60-65 页
· Contourlet 滤波器组	第65-66 页
· 图像Contourlet 变换的特征	第66-67 页
· Contourlet 域贝叶斯去噪	第67-69 页
· 改进算法的具体实现步骤	第69 页
· 仿真实验	第69-72 页
· 本章小结	第72-73 页
结论	第73-74 页
参考文献	第74-79 页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果	第79-80 页
致谢	第80-81 页
作者简介	第81页

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