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第一章 绪 论
1.1 四元数及其四元数彩色图像模型概述
1.2 小波分析发展及其研究现状
1.3 小波域图像去噪简介
1.3.1 图像去噪方法
1.3.2 小波域去噪简史
1.4 数字水印发展概况
1.5 本文的主要工作和创新点
1.5.1 本文的主要工作
1.5.2 本文工作的创新点
第二章 四元数解析信号及四元数傅里叶变换
2.1 引言
2.2 四元数的概念及性质
2.2.1 四元数的定义
2.2.2 四元数的其它表示形式
2.2.3 四元数的运算及性质
2.3 四元数矩阵及其性质
2.3.1 四元数矩阵的特征值和特征向量
2.3.2 四元数矩阵的等价复矩阵
2.3.3 四元数矩阵的等价实矩阵
2.4 四元数解析信号
2.4.1 一维Hilbert变换及其解析信号
2.4.2 二维Hilbert变换及其解析信号
2.4.3 四元数解析信号
2.5 四元数傅里叶变换
2.5.1 傅里叶变换概念
2.5.2 傅里叶变换性质
2.5.3 离散傅里叶变换
2.5.4 二维傅里叶变换
2.5.5 四元数傅里叶变换
2.6 小结
第三章 四元数小波变换
3.1 引言
3.2 实小波变换
3.2.1 连续小波变换
3.2.2 离散小波变换
3.2.3 多分辨率分析
3.2.4 Mallat算法
3.3 二维小波变换与图像处理
3.3.1 二维正交小波变换及快速算法
3.3.2 图像的小波分解与重构
3.3 双树复小波变换
3.3.1 双树复小波变换构造
3.3.2 二维双树复小波变换
3.4 四元数小波变换
3.4.1 四元数小波的尺度基与小波基
3.4.2 四元数小波变换结构
3.4.3 四元数小波变换的滤波器设计
3.4.4 四元数小波变换的相位及图像分解
3.5 小结
第四章 四元数小波变换在图像去噪中的应用
4.1 引言
4.2 噪声模型及去噪算法的评价标准
4.2.1 噪声模型
4.2.2 去噪性能评价标准
4.2.3 模型参数估计
4.3 小波阈值图像去噪
4.3.1 常用的阈值
4.3.2 阈值函数
4.4 基于四元数小波域HMT模型的图像去噪
4.4.1 传统HMT模型去噪的缺陷
4.4.2 Q-HMT模型及参数估计
4.4.3 Q-HMT模型在图像去噪中的应用
4.4.4 实验与分析
4.5 基于非高斯分布的四元数小波图像去噪
4.5.1 非高斯分布模型
4.5.2 层次贝叶斯统计模型的后验分布
4.5.3 改进的二元收缩模型
4.5.4 实验与分析
4.6 基于四元数小波域混合统计模型的图像去噪
4.6.1 系数分类准则
4.6.2 尺度内模型
4.6.3 实验与分析
4.7 基于四元数小波域SAR图像相干斑抑制
4.7.1 SAR图像的相干斑模型
4.7.2 改进的系数分类准则
4.7.3 改进的全局阈值
4.7.4 新阈值函数
4.7.5 实验与分析
4.8 小结
第五章 四元数小波变换在数字水印中的应用
5.1 引言
5.1 数字水印系统模型
5.2 数字水印技术
5.2.1 数字水印算法分类
5.2.2 图像的Arnold变换
5.3 四元数矩阵的奇异值分解
5.3.1 四元数矩阵奇异值分解的存在性
5.3.2 四元数矩阵奇异值分解的性质
5.3.3 四元数矩阵与其复表示矩阵奇异值分解的关系
5.3.4 四元数矩阵与其实表示矩阵奇异值分解的关系
5.3.5 彩色图像的四元数矩阵奇异值分解
5.4 基于四元数矩阵奇异值分解的数字图像水印
5.5 基于四元数小波变换和矩阵奇异值分解的数字图像水印
5.6 小结
第六章 总结与展望
6.1 本文的工作总结
6.2 今后的研究工作展望
参考文献
攻读博士学位期间主持和参加的科研项目
攻读博士学位期间完成的论文
合肥工业大学;