基于小波變換的圖像降噪

第1章 主要的圖像降噪技術(shù)及發(fā)展現(xiàn)狀
1.1 空間域圖像降噪
1.2　頻域圖像降噪
1.3 基于小波變換的圖像降噪算法
1.4　其他圖像降噪方法
第2章 小波變換
2.1　小波變換概述
2.1.1 小波變換的基本概念
2.1.2 連續(xù)小波變換
2.2　離散小波變換
2.2.1 小波框架和小波基
2.2.2 多分辨率分析
2.2.3 多分辨率濾波器組
2.2.4 離散正交小波變換的快速算法
2.2.5 連續(xù)且緊支撐的正交小波基
2.2.6 初始輸入序列
2.2.7 二維離散正交小波變換
第3章 基于小波變換的圖像降噪
3.1 噪聲的小波變換系數(shù)的統(tǒng)計(jì)特性
3.2　噪聲方差估計(jì)
3.3 降噪效果的評(píng)估方法
3.4 小波域的理想濾波器
3.5 小波閾值降噪
3.5.1 硬閾值和軟閾值濾波
3.5.2 閾值的選擇
3.5.3 小波基的選擇
3.6 基于貝葉斯估計(jì)理論的小波域降噪
3.6.1 貝葉斯估計(jì)
3.6.2 圖像小波變換系數(shù)的幾個(gè)統(tǒng)計(jì)特性和分布模型
3.6.3 小波域的雙參數(shù)收縮降噪
3.6.4 小波域的局部自適應(yīng)維納濾波
3.6.5 有方向窗口的局部維納濾波器
3.6.6 三種算法的比較
第4章 混合傅里葉一小波圖像降噪
　4.1 變換域?yàn)V波效果和稀疏表示的關(guān)系
　4.2 傅里葉變換和小波變換的比較
　4.3 應(yīng)用簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)模型的混合傅里葉一小波圖像降噪
　4.3.1 有色噪聲的小波變換系數(shù)
4.3.2 混合傅里葉一小波降噪算法
4.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
　4.4 應(yīng)用GGD統(tǒng)計(jì)模型的混合傅里葉一小波圖像降噪
4.4.1 算法的描述
4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
　4.5 應(yīng)用GSM統(tǒng)計(jì)模型的混合傅里葉一小波圖像降噪
4.5.1 GSM模型
4.5.2 BLS—GSM降噪算法
4.5.3 應(yīng)用BLS—GSM圖像降噪算法的混合傅里葉一小波圖像降噪
4.5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
第5章 混合傅里葉一小波圖像降噪在SAR圖像降噪中的應(yīng)用
5.1 SAR圖像的相干斑點(diǎn)噪聲模型
5.2 應(yīng)用混合傅里葉一小波降噪的相干斑點(diǎn)噪聲抑制
5.3 實(shí)驗(yàn)
附錄A 泛函分析基礎(chǔ)
A.1 賦范線性空間
A.2 Hilbert空間和基
A.3　可分離基
附錄B MATLAB程序
B.1 圖2.5和圖2.6的源程序
B.2 圖2.8的源程序
B.3 圖2.9的源程序
B.4 混合傅里葉一小波圖像降噪
參考文獻(xiàn)