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第一章 绪论
1.1 引言
1.2 图像技术的研究现状和进展
1.3 图像去噪与融合概念
1.3.1 图像去噪
1.3.2 图像融合
1.4 本文重要内容
第二章 图像表示的多尺度几何分析
2.1 小波变换
2.1.1 连续小波变换
2.1.2 离散小波变换
2.2 多尺度几何分析
2.2.1 Contourlet变换
2.2.2 超完备Contourlet变换
第三章 基于超完备Contourlet方向差和尺度积的图像去噪
3.1 传统的小波去噪算法
3.1.1 空间域滤波去噪
3.1.2 变换域阈值去噪
3.2 基于超完备Contourlet方向差和尺度积的图像去噪
3.2.1 超完备Contourlet系数相关性分析
3.2.2 基于方向差来区别信号与噪声
3.2.3 基于尺度积来区分信号和噪声
3.2.4 基于邻域聚集性来区别方向与噪声
3.2.5 基于超完备Contourlet方向差和尺度积的去噪算法
3.3 仿真实验及结果分析
3.4 本章小结
第四章 基于超完备Contourlet变换的图像融合
4.1 传统的图像融合算法
4.1.1 线性加权法
4.1.2 高通滤波法
4.1.3 PCA变换融合法
4.1.4 基于HIS变换的遥感图像融合
4.1.5 多分辨塔式融合算法
4.1.6 小波变换实现图像融合
4.2 融合结果的评价指标
4.2.1 基于信息量的评价
4.2.2 基于统计特征的评价
4.2.3 基于相关性的评价
4.2.4 基于梯度值的评价
4.3 基于超完备Contourlet的图像融合
4.3.1 融合规则
4.3.2 一致性检测
4.3.3 基于超完备Contourlet变换的图像融合
4.3.4 实验结果及分析
4.4 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 论文工作总结
5.2 进一步工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士期间发表的论文
西安电子科技大学;