基于多尺度分析的图像增强研究



基于多尺度分析的图像增强研究

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基于多尺度分析的图像增强研究

论文目录
摘要	第1-3页
ABSTRACT	第3-5页
目录	第5-7页
第一章绪论	第7-14页
· 图像增强方法简介	第7页
· 几种传统的图像增强方法	第7-12页
· 灰度级修正	第8页
· 灰度变换	第8-10页
· 直方图修正	第10-12页
· 小波图像增强方法研究现状	第12-13页
· 本文的主要内容及研究成果	第13-14页
第二章小波分析理论	第14-21页
· 小波变换	第14-16页
· 连续小波变换	第14-16页
· 离散小波变换	第16页
· 常用的小波函数	第16-17页
· 多分辨分析	第17-20页
· 小结	第20-21页
第三章基于小波分析的图像增强算法	第21-29页
· 二维小波变换	第21-22页
· 基于小波分析的图像增强算法	第22-26页
· 线性增强算法	第23-24页
· 基于软阈值的小波图像增强算法	第24-25页
· 基于模平方处理的小波图像增强算法	第25-26页
· 小波基的选取	第26页
· 增强系数的选取	第26-27页
· 实验分析	第27-28页
· 小结	第28-29页
第四章有限脊波变换在图像去噪与增强中的应用	第29-40页
· 有限脊波变换	第29-31页
· 二维连续脊波变换	第29-30页
· 有限脊波变换	第30-31页
· 有限脊波变换在图像去噪中的应用	第31-37页
· 图像的去噪模型	第31-32页
· 图像去噪质量的评价	第32-33页
· 收缩“去噪”算法	第33-36页
· 实验分析	第36-37页
· 基于有限脊波变换的图像增强算法	第37-39页
· 基于有限脊波变换的图像增强算法描述	第37-38页
· 实验分析	第38-39页
· 小结	第39-40页
第五章 Curvelet变换在图像去噪与增强中的应用	第40-50页
· Curvelet变换	第40-43页
· 基本概念	第40-41页
· 算法在数字图像上的具体实现方法	第41-43页
· Curvelet变换在图像去噪中的应用	第43-44页
· Curvelet变换在图像增强中的应用	第44-49页
· 算法描述	第45-47页
· 实验分析	第47-49页
· 小结	第49-50页
第六章总结与展望	第50-52页
· 全文工作总结	第50-51页
· 工作展望	第51-52页
参考文献	第52-56页
致谢	第56-57页
攻读硕士学位期间发表的论文	第57-58页
独创性声明	第58页
学位论文版权使用授权书	第58 页

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