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基于多尺度几何分析的相干光图像

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基于多尺度几何分析的相干光图像
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
1 绪论第12-21页
  · 研究背景和意义第12-17页
    · 多尺度几何分析技术第12-14页
    · 相干光图像处理系统第14-15页
    · 多尺度几何分析与相干光系统图像降噪第15-17页
  · 论文主要内容和章节结构第17-18页
  · 论文主要创新点第18-21页
2 小波分析技术第21-33页
  · 引言第21页
  · 小波的定义及其优点第21-25页
    · 小波的产生和定义第21-23页
    · 小波的优点第23-25页
  · 基于小波的多分辨分析第25-31页
    · 小波级数第25-27页
    · 多分辨分析及Mallat 算法第27-29页
    · 双正交小波第29-31页
  · 本章小结第31-33页
3 多尺度几何分析技术第33-53页
  · 引言第33-34页
  · 二维张量积小波第34-36页
  · 脊波第36-38页
  · 曲线波第38-42页
  · 轮廓波第42-52页
    · 拉普拉斯金字塔第43-45页
    · 方向滤波器组第45-50页
    · 塔式方向滤波器组——轮廓波第50-52页
  · 本章小结第52-53页
4 基于稀疏分解域层间相关性的随机噪声方差估计第53-85页
  · 引言第53页
  · 估计原理和现有方法第53-57页
    · 高斯白噪声的方差估计原理第53-55页
    · 空频域采样法第55-57页
  · 基于稀疏分解域层间相关性的随机噪声方差估计第57-72页
    · 基于层间相关性的噪声方差估计第57-66页
    · 层间相关性用于噪声方差估计和用于噪声抑制的比较第66-68页
    · 仿真实验例第68-72页
  · 4f 相干光系统图像误差分析第72-83页
    · 4f 相干光系统第73-77页
    · 带宽限制第77-78页
    · 随机噪声第78-80页
    · 相干噪声第80-83页
  · 本章小结第83-85页
5 结合图像几何连续性模型的稀疏分解域噪声抑制第85-113页
  · 引言第85-86页
  · 稀疏分解域随机噪声抑制的原理第86-87页
  · 基于图像几何连续性模型的稀疏分解域噪声抑制第87-105页
    · NSCT 变换第88-92页
    · 利用图像几何连续性模型区分信噪第92-98页
    · 仿真实验例第98-105页
  · 结合稀疏分解与线性系统特性的 4f 系统图像降噪第105-112页
    · 降噪方案第106-107页
    · 随机噪声处理第107-108页
    · 相干噪声处理第108-110页
    · 处理结果第110-112页
  · 本章小结第112-113页
6 基于图像融合的噪声抑制技术第113-137页
  · 引言第113-115页
  · 稀疏分解域图像融合技术的原理和一般流程第115-119页
  · 基于图像融合降噪技术第119-128页
    · 图像融合降噪原理和流程第119-124页
    · 仿真实验例第124-128页
  · 4f 光学系统多谱点图像融合降噪第128-135页
    · 多谱点图像采集第129-131页
    · 多谱点图像融合降噪第131-132页
    · 处理结果第132-135页
  · 本章小结第135-137页
7 总结与展望第137-141页
  · 本文工作总结第137-139页
  · 后续工作展望第139-141页
致谢第141-142页
参考文献第142-152页
附录第152-153页

本篇论文共153页,点击这进入下载页面
 
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