Contourlet變換：影像處理應(yīng)用

前言
第1章　緒論
　1.1　引言
　1.2　基本圖像變換
　1.3　圖像壓縮概述
　　1.3.1　基本背景
　　1.3.2　國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
　　1.3.3　發(fā)展趨勢
　1.4　圖像超分辨率重建概述
　　1.4.1　基本背景
　　1.4.2　國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
第2章　從小波變換到Contourlet變換
　2.1　小波變換
　　2.1.1　連續(xù)小波變換與離散小波變換
　　2.1.2　多分辨率分析
　　2.1.3　小波變換的Mallat算法
　　2.1.4　信號的小波分解與重構(gòu)
　　2.1.5　二維小波變換
　2.2　Contourlet變換
　　2.2.1　多尺度幾何分析
　　2.2.2　拉普拉斯金字塔變換
　　2.2.3　五株采樣與矩陣坐標變換
　　2.2.4　五株濾波器組和方向濾波器組
　　2.2.5　離散Contourlet變換
　2.3　Contourlet變換的拓展
　　2.3.1　基于小波變換的Contourlet變換
　　2.3.2　冗余Contourlet變換
　　2.3.3　對比度金字塔變換
　　2.3.4　基于對比度atrous小波的Contourlet變換
　2.4　本章小結(jié)
第3章　Contourlet變換的已知應(yīng)用
　3.1　Contourlet變換與圖像去噪
　　3.1.1　閾值去噪
　　3.1.2　尺度相關(guān)去噪
　3.2　Contourlet變換在像素級融合中的運用
　3.3　基于拓展Contourlet變換的融合方法
　3.4　Contourlet變換與圖像增強
　3.5　本章小結(jié)
第4章　遙感影像壓縮與Contourlet變換
　4.1　遙感影像壓縮的特點
　4.2　圖像壓縮算法綜述
　　4.2.1　差分脈沖編碼（DPCM）
　　4.2.2　JPEG離散余弦變換編碼
　　4.2.3　小波變換圖像編碼
　4.3　Contourlet變換的圖像壓縮運用
　　4.3.1　基于高頻Contourlet變換的圖像壓縮方案
　　4.3.2　基于WBCT的圖像壓縮方案
　4.4　壓縮圖像的兩種補償算法
　　4.4.1　統(tǒng)計紋理信息高斯補償算法
　　4.4.2　形態(tài)學重構(gòu)數(shù)學基礎(chǔ)
　　4.4.3　形態(tài)學重構(gòu)補償算法
　4.5　基于分段線性系數(shù)變換函數(shù)的編碼預(yù)處理
　4.6　本章小結(jié)
第5章　遙感影像超分辨率重建與Contourlet變換
　5.1　圖像的分辨率基礎(chǔ)知識
　　5.1.1　圖像與分辨率
　　5.1.2　CCD
　　5.1.3　光學系統(tǒng)與分辨率
　5.2　圖像超分辨率重建基礎(chǔ)知識
　　5.2.1　圖像的卷積降質(zhì)模型
　　5.2.2　CGLS算法的前提解卷積模型
　　5.2.3　變換域收縮（transform-domain shrinkage）　
　5.3　PCGLS算法
　　5.3.1　CGLS算法描述
　　5.3.2　PCGLS算法描述
　　5.3.3　PCGLS算法實驗結(jié)果
　5.4　使用Contourlet變換改進的PCGLS算法
　5.5　ForWaRD算法
　　5.5.1　傅里葉變換與小波變換高效性分析
　　5.5.2　FoRD算法
　　5.5.3　wvD算法
　　5.5.4　ForWaRD算法
　　5.5.5　ForWaRD算法中的收縮平衡
　　5.5.6　ForWaRD算法的實驗結(jié)果
　5.6　使用Contourlet變換的ForCoRD算法
　　5.6.1　Contourlet變換的高效性分析
　　5.6.2　CVD算法
　　5.6.3　ForCoRD算法
　　5.6.4　ForCoRD算法的實驗結(jié)果
　5.7　克服塊邊緣問題的海量圖像分塊算法
　5.8　本章小結(jié)
參考文獻
附錄