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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--复数小波理论及其在图像去噪与增强中的应用研究
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复数小波理论及其在图像去噪与增强中的应用研究
 
     论文目录
 
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

 
 
论文编号BS1404108,这篇论文共144
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