小波分析及其應(yīng)用

第1章  緒論                  
 1. 1  小波分析及其發(fā)展                  
 1. 2  預(yù)備知識(shí)                  
 1. 2. 1  記號(hào)與代數(shù)結(jié)構(gòu)                  
 l. 2. 2  Lebesgue積分定理                  
 1. 2. 3  Banach空間與Hilbert空間                  
 1. 2. 4  算子. 同構(gòu)算子與伴隨算子                  
 1. 2. 5  Fourier變換與短時(shí)Fourier變換                  
 1. 2. 6  離散Fourier變換                  
 第2章  小波變換                  
 2. 1  連續(xù)小波變換                  
 2. 2  二進(jìn)小波變換                  
 2. 2. 1  一維信號(hào)的二進(jìn)小波變換                  
 2. 2. 2  圖像（二維信號(hào)）的二進(jìn)小波變換                  
 2. 2. 3  一類實(shí)用的小波函數(shù)與快速小波變換                  
 2. 3  離散小波變換                  
 本章參考文獻(xiàn)                  
 第3章  多分辨分析                  
 3. 1  多分辨分析                  
 3. 2  Mallat分解與重構(gòu)算法                  
 3. 2. l  正交小波分解與重構(gòu)                  
 3. 2. 2  雙正交小波分解與重構(gòu)                  
 3. 2. 3  二維小波分解與重構(gòu)算法                  
 本章參考文獻(xiàn)                  
 第4章  小波基的構(gòu)造                  
 4. 1  緊支撐正交小波的構(gòu)造                  
 4. 1. 1  正交兩尺度符號(hào)的識(shí)別                  
 4. 1. 2  緊支撐正交小波基的構(gòu)造                  
 4. 1. 3  正則性                  
 4. 2  緊支撐雙正交小波的構(gòu)造                  
 4. 2. 1  基本思想                  
 4. 2. 2  雙正交小波的構(gòu)造                  
 4. 2. 3  正則性                  
 4. 2. 4  舉例                  
 4. 3  小波子空間中的抽樣定理                  
 4. 3. 1  問題的提出                  
 4. 3. 2  一些基本引理                  
 4. 3. 3  抽樣序列                  
 4. 3. 4  舉例                  
 本章參考文獻(xiàn)                  
 第5章  小波包                  
 5. 1  正交小波包                  
 5. 1. 1  小波包的定義                  
 5. 1. 2  小波包的性質(zhì)                  
 5. 1. 3  小波包分解與重構(gòu)                  
 5. 2  最優(yōu)基的選取                  
 5. 3  雙正交小波包                  
 5. 3. 1  雙正交小波包的定義                  
 5. 3. 2  雙正交小波包的性質(zhì)                  
 5. 3. 3  雙正交小波包分解與重構(gòu)                  
 本章參考文獻(xiàn)                  
 第6章  基于小波變換的圖像壓縮                  
 6. 1  小波變換編碼基礎(chǔ)                  
 6. 1. l  小波變換編碼的優(yōu)越性                  
 6. 1. 2  小波變換編碼的基本框架                  
 6. 1. 3  圖像小波變換系數(shù)的統(tǒng)計(jì)特性                  
 6. 1. 4  小波變換編碼中濾波器的選擇                  
 6. 1. 5  圖像小波變換的邊界處理                  
 6. 1. 6  關(guān)于多分辨子圖相似性的描述                  
 6. 2  零樹編碼算法                  
 6. 3  基于塔式網(wǎng)格矢量量化的小波變換編碼                  
 6. 3. 1  網(wǎng)格                  
 6. 3. 2  編碼與解碼方案                  
 6. 4  基于LBG算法的小波變換編碼                  
 6. 4. 1  基于貪婪樹生長算法的初始碼書設(shè)計(jì)                  
 6. 4. 2  最優(yōu)非線性內(nèi)插矢量量化                  
 6. 4. 3  基于小波變換與LBG算法的圖像矢量量化算法                  
 6. 5  基于第二代小波變換的無失真壓縮                  
 本章參考文獻(xiàn)                  
 第7章  基于小波變換的信號(hào)奇異性檢測(cè)                  
 7. 1  小波變換與信號(hào)的奇異性檢測(cè)                  
 7. 2  基于小波變換的基音周期檢測(cè)與圖像邊緣提取                  
 7. 2. 1  小波變換用于檢測(cè)語音基音周期                  
 7. 2. 2  圖像的多尺度邊緣提取                  
 7. 3  信號(hào)的多尺度邊緣重建及其應(yīng)用                  
 7. 3. 1  一維信號(hào)的多尺度邊緣重構(gòu)                  
 7. 3. 2  二維信號(hào)的多尺度邊緣重構(gòu)                  
 7. 3. 3  基于多尺度邊緣重建的信號(hào)去噪                  
 本章參考文獻(xiàn)                  
 第8章  分形信號(hào)的小波分析與應(yīng)用                  
 8. 1  自相似過程及其分形特性                  
 8. 1. 1  齊次過程及其分形特性                  
 8. 1. 2  1／f過程及其統(tǒng)計(jì)特性                  
 8. 2  1／f過程的小波分析與應(yīng)用                  
 8. 2. 1  1／f過程的小波變換系數(shù)的統(tǒng)計(jì)特性                  
 8. 2. 2  1／f過程的小波生成方法                  
 8. 2. 3  1／f信號(hào)的波形估計(jì)                  
 8. 2. 4  1／f信號(hào)的檢測(cè)                  
 8. 3  確定性的自相似過程的小波分析與應(yīng)用                  
 8. 3. 1  齊次過程的小波表示與生成                  
 8. 3. 2  通信中的分形調(diào)制                  
 8. 4  分形信號(hào)的多尺度Wiener濾波                  
 8. 4. 1  問題的描述和信號(hào)的多尺度表示                  
 8. 4. 2  多尺度Wiener濾波器組                  
 本章參考文獻(xiàn)                  
 第9章  小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)                  
 9. 1  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型                  
 9. 2  小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)                  
 9. 2.  （1＋1／2）層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)                  
 9. 2. 2  小波分解用于全局逼近                  
 9. 3  用于函數(shù)學(xué)習(xí)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)                  
 9. 3. 1  正交小波                  
 9. 3. 2  小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)                  
 9. 3. 3  小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性                  
 9. 3. 4  小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與RBF及小波框架神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系                  
 9. 3. 5  小結(jié)                  
 本章參考文獻(xiàn)                  
 第10章  基于小波變換的圖像配準(zhǔn)與鑲嵌                  
 10. 1  遙感圖像配準(zhǔn)的基本原理                  
 10. 1. l  點(diǎn)特征的提取                  
 10. 1. 2  圖像匹配                  
 10. 1. 3  一致性檢測(cè)                  
 10. 1. 4  圖像變換及圖像重采樣                  
 10. 2  基于小波變換的圖像匹配                  
 10. 2. 1  小波變換和最小二乘相結(jié)合的匹配方法                  
 10. 2. 2  基于“a trons”算法的圖像匹配                  
 10. 2. 3  基于相似距離的圖像匹配                  
 10. 2. 4  基于低頻成分的圖像匹配                  
 10. 3  基于小波變換的圖像鑲嵌                  
 10. 3. 1  引言                  
 10. 3. 2  圖像多分辨鑲嵌技術(shù)                  
 10. 3. 3  實(shí)驗(yàn)結(jié)果                  
 本章參考文獻(xiàn)                  
 第11章  基于小波變換的遙感影像融合                  
 11. 1  多源遙感影像融合基礎(chǔ)                  
 11. 1. 1  多源遙感影像融合的概念                  
 11. 1. 2  遙感影像融合效果的評(píng)價(jià)                  
 11. 2  基于小波變換的遙感影像融合                  
 11. 2. 1  傳統(tǒng)的小波變換融合方法                  
 11. 2. 2  基于特征的小波變換融合方法                  
 11. 3  基于小波變換與高通濾波的遙感影像融合算法                  
 11. 3. 1  高通濾波                  
 11. 3. 2  小波變換與高通濾波相結(jié)合的遙感影像融合算法                  
 11. 4  基于主分量分析變換與小波變換的融合算法                  
 11. 4. 1  主分量分析（ PCA）變換融合法                  
 11. 4. 2  PCA變換與小波變換相結(jié)合的融合算法                  
 11. 5  基于IHS變換與小波變換的融合算法                  
 11. 5. 1  基于IHS變換的遙感影像融合                  
 11. 5. 2  IHS變換與小波變換相結(jié)合的融合算法                  
 本章參考文獻(xiàn)                  
 第12章  基于小波變換的數(shù)字水印技術(shù)                  
 12. 1  信息隱藏和數(shù)字水印技術(shù)                  
 12. 1. 1  信息隱藏技術(shù)                  
 12. 1. 2  數(shù)字水印技術(shù)                  
 12. 2  基于小波變換的數(shù)字水印技術(shù)                  
 12. 2. 1  基于低頻子帶方法                  
 12. 2. 2  細(xì)節(jié)分量方法                  
 12. 2. 3  基于圖像的編碼方法                  
 12. 3  幾種基于小波變換的圖像水印算法                  
 12. 3. 1  Inoue算法                  
 12. 3. 2  一種針對(duì)彩色圖像的水印算法                  
 本章參考文獻(xiàn)