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基于小波变换的图像去噪算法
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基于小波变换的图像去噪算法
论文目录
 
目录第1-5页
摘要第5-7页
Summary第7-9页
第一章 前言第9-13页
　　· 小波的发展第9-10页
　　· 小波的应用第10-11页
　　· 小波变换与Fourier变换的比较第11页
　　· 全文工作安排第11-13页
第二章 小波分析理论第13-24页
　　· 小波基础第13-15页
　　　　· 小波和小波基函数第13页
　　　　· 连续小波变换(CWT)第13-14页
　　　　· 离散小波变换(DWT)第14-15页
　　· 多尺度分析(MRA)与Mallat算法第15-20页
　　　　· 多尺度分析(MRA)第15-19页
　　　　· Mallat算法第19-20页
　　· 图像的小波变换第20-24页
第三章 小波变换在图像去噪中的应用第24-27页
　　· 小波去噪的实现第24页
　　· 小波去噪的分类及研究现状第24-25页
　　· 图像去噪效果的评价方法第25-27页
第四章 小波图像去噪过程中分解层次的确定第27-35页
　　· 非线性小波变换阈值法去噪第27-28页
　　· 一种新的分解层数的确定第28-30页
　　· 图例分析第30-34页
　　　　· tire带噪图像最优分解层的确定第30页
　　　　· 新的最优分解层算法的验证第30-34页
　　· 结论第34-35页
第五章 基于小波变换的多子带系数双σ阈值算法图像去噪第35-48页
　　· 多子带系数双σ阈值算法(MSDT算法)的提出第35页
　　· 图像的小波分解不同尺度不同方向小波系数的能量分布规律分析第35-40页
　　· 多子带系数双σ阈值算法(MSDT算法)的具体实现第40-43页
　　· 仿真验证及讨论第43-48页
第六章 基于小波变换的迭代重构算法图像去噪第48-60页
　　· 新算法的理论基础第48-52页
　　　　· 小波分析的信噪分离特性第48-49页
　　　　· 小波变换模极大值去噪算法第49-52页
　　· 迭代重构消噪算法的具体实现第52-56页
　　　　· 以分数维为依据的二进制离散小波变换第52-56页
　　· 仿真验证及讨论第56-60页
第七章 总结与展望第60-63页
　　· 论文的主要工作总结第60-61页
　　· 工作展望第61-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-68页
附录第68-69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。
 
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