小波与细分方法在图像处理中的应用研究



小波与细分方法在图像处理中的应用研究

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小波与细分方法在图像处理中的应用研究

论文目录
摘要	第1-6 页
Abstract	第6-12 页
1 绪论	第12-21 页
· 研究背景	第12-13 页
· 图像处理技术研究现状	第13-17 页
· 小波去噪技术的研究	第13-14 页
· 图像分割方法的研究	第14 页
· 图像匹配方法的研究	第14-16 页
· 图像修复方法的研究	第16-17 页
· 主曲线算法的研究	第17 页
· 本文研究重点和结果	第17-19 页
· 论文组织	第19-21 页
2 小波变换理论概述	第21-35 页
· 小波变换的产生	第21-22 页
· 小波变换	第22-30 页
· 连续小波变换	第22-25 页
· 离散小波变换	第25-26 页
· 多分辨率分析	第26-28 页
· 共轭镜像滤波器	第28-30 页
· Mallat算法	第30-35 页
· 一维Mallat算法	第30-32 页
· 二维Mallat算法	第32-35 页
3 细分方法与细分小波	第35-52 页
· 细分方法的研究概况	第35-38 页
· 细分方法的发展概况	第35-36 页
· 细分方法的特点	第36-38 页
· 细分方法的分类与应用	第38-45 页
· 线细分方法	第38-40 页
· 曲面细分方法	第40-44 页
· 细分方法的应用	第44-45 页
· 多分辨率分析与小波	第45-48 页
· 尺度方程	第48-49 页
· 细分小波	第49-52 页
4 基于小波的图像去噪技术	第52-71 页
· 图像去噪的传统算法	第52-55 页
· 均值滤波器	第52-54 页
· 中值滤波器	第54-55 页
· 基于小波变换的图像去噪方法	第55-62 页
· 小波去噪的发展历程	第55-56 页
· 小波域中的信号特性	第56-57 页
· 小波去噪的基本方法	第57-62 页
· 基于尺度乘积与阈值收缩相结合的去噪方法	第62-71 页
· 相邻尺度小波系数乘积	第63-64 页
· 提取信号突变点处的小波系数	第64-66 页
· 其它尺度小波系数的处理	第66 页
· 实验仿真	第66-69 页
· 结论	第69-71 页
5 细分小波在图像分割中的应用	第71-88 页
· 图像分割方法综述	第71-77 页
· 阈值分割方法	第72-73 页
· 边缘检测分割方法	第73-75 页
· 特征空间聚类分割方法	第75-77 页
· Mean-Shift聚类算法	第77-82 页
· Mean-shift过程	第78-80 页
· 核密度梯度估计	第80-81 页
· Mean-Shift的图像分割算法	第81-82 页
· 细分小波与Mean-Shift相结合的图像分割方法	第82-88 页
· 四点逼近细分小波	第82-84 页
· 彩色空间的选取和分割策略	第84-86 页
· 分割算法与实验结果	第86-87 页
· 结论	第87-88 页
6 细分方法在图像匹配和修复中的应用	第88-110 页
· 细分小波在图像匹配中的应用	第88-96 页
· 图像的局部投影熵	第89-90 页
· 基于细分小波的局部投影熵的匹配算法	第90-92 页
· 实验结果与讨论	第92-94 页
· 算法在SmartROB-2嵌入式移动机器人上的应用	第94-96 页
· 细分方法在图像修复中的应用	第96-103 页
· 曲面四点插值细分规则	第97-99 页
· 对破损图像区域的预处理	第99-101 页
· 基于四点插值细分模式的修复算法	第101-103 页
· 细分方法在主曲线构建中的应用	第103-110 页
· 主曲线理论	第104-105 页
· 四点逼近细分方法	第105-106 页
· 最优光滑主曲线设计	第106-107 页
· 实验结果及分析	第107-110 页
7 总结与展望	第110-112 页
· 本文结论	第110-111 页
· 今后工作展望	第111-112 页
参考文献	第112-121 页
攻读博士学位期间发表学术论文情况	第121-122 页
论文创新点摘要	第122-123 页
致谢	第123-124 页

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