圖像處理的基本方法

第一篇 預(yù)備知識
第1章 數(shù)學(xué)知識和編程語言
1．1 函數(shù)的導(dǎo)數(shù)
1．2 多元函數(shù)的極值
1．3 方向?qū)?shù)、梯度、散度
1．3 貝葉斯公式
1．4 主成分分析
1．5 Haar小波
1．6 MATLAB初步
第二篇 圖像去噪
第2章 基于梯度域和局部維納濾波的圖像去噪
2．1 引言
2．2 GWF
2．3 實驗結(jié)果
2．4 結(jié)論
第3章 基于梯度域混合擴散函數(shù)的圖像去噪
3．1 引言
3．2 梯度域混合算法
3．3 實驗結(jié)果
3．4 結(jié)論
第4章 基于梯度域分層維納濾波的圖像去噪
4．1 引言
4．2 LALWF
4．3 實驗結(jié)果
4．4 結(jié)論
第5章 基于雙樹復(fù)小波變換的多步維納濾波圖像去噪
5．1 引言
5．2 MSLWF
5．3 實驗結(jié)果
5．4 結(jié)論
第6章 基于修改閾值的閾值維納濾波的圖像去噪
6．1 引言
6．2 DT-CWT-WF-MT
6．3 實驗結(jié)果
6．4 結(jié)論
第7章 基于小波域非線性擴散的圖像去噪
7．1 引言
7．2 IMLALMMSE
7．3 實驗結(jié)果
7．4 結(jié)論
第8章 基于維納濾波和它的方法噪聲的圖像去噪
8．1 引言
8．2 WF-MN
8．3 實驗結(jié)果
8．4 結(jié)論
第9章 基于SURE-LET方法的圖像去噪
9．1 引言
9．2 I-SURE-LET
9．3 實驗結(jié)果
9．4 總結(jié)
第10章 基于小波域維納濾波和非線性擴散的圖像去噪
10．1 引言
10．2 新模型的提出與分析
10．3 數(shù)值算法
10．4 實驗結(jié)果
10．5 結(jié)論
第11章 基于小波域擴散和圖像域擴散的圖像去噪
11．1 引言
11．2 WDD-IDD
11．3 實驗結(jié)果
11．4 結(jié)論
第三篇 基于圖像去噪的其他圖像處理方法
第12章 圖像增強、去模糊、壓縮等
12．1 引言
12．2 圖像增強
12．3 圖像去模糊
12．4 圖像壓縮
12．5 結(jié)論
參考文獻
附錄