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第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 研究历史与现状
1.2.1 从傅立叶分析到小波分析
1.2.2 从小波分析到多尺度几何分析
1.2.3 Contourlet变换及其应用现状
1.3 研究内容
第2章 Contourlet变换理论基础
2.1 小波变换
2.1.1 小波变换基本概念
2.1.2 连续小波变换
2.1.3 离散小波变换
2.1.4 二维图像小波变换
2.2 脊波(Ridgelet)变换
2.3 曲线波(Curvelet)变换
2.4 梳状波(Brushlet)变换
2.5 Contourlet变换
2.5.1 拉普拉斯金字塔(LP)变换
2.5.2 方向滤波器组(DFB)
2.5.3 Contourlet滤波器及其特性分析
2.6 本章小结
第3章 基于Contourlet变换图像去噪
3.1 图像噪声及图像质量评估
3.1.1 图像噪声分类
3.1.2 图像质量评价方法
3.2 图像去噪方法概述
3.3 小波去噪
3.3.1 阈值的选取
3.3.2 阈值处理方法
3.3.3 小波阈值去噪结果及分析
3.4 基于Contourlet变换的图像自适应阈值去噪
3.4.1 基本思想
3.4.2 实验结果与分析
3.5 本章小结
第4章 基于非下采样Contourlet变换图像去噪
4.1 非下采样Contourlet变换
4.1.1 非下采样塔形分解
4.1.2 非下采样方向滤波器组
4.2 基于Bayes阈值估计的NSCT自适应图像去噪
4.2.1 NSCT自适应图像去噪思想
4.2.2 NSCT子带自适应Bayes阈值
4.2.3 实现步骤
4.2.4 结果与分析
4.3 本章小结
第5章 基于Contourlet变换图像融合
5.1 图像融合层次结构
5.2 融合算法的评价指标
5.3 基于Contourlet变换的区域特征自适应图像融合算法
5.4 图像融合实验与性能分析
5.4.1 图像融合对比实验
5.4.2 图像融合性能分析
5.5 本章小结
总结与展望
参考文献
致谢
附录A 攻读学位期间发表的论文
附录B 攻读学位期间参加的科研项目
附录C 部分程序代码
湖南大学;