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小波理論及其在圖像處理中的應用/鄭勛燁/普通高等教育十三五規劃教材 版權信息
- ISBN：9787569305739
- 條形碼：9787569305739 ; 978-7-5693-0573-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
小波理論及其在圖像處理中的應用/鄭勛燁/普通高等教育十三五規劃教材 內容簡介
本書致力于研究經典與新型小波理論在圖像處理（尤其是遙感圖像處理）領域的應用，主要內容包括小波理論的源流與發展，數字音頻和圖像信號的小波去噪理論，數字脊波和數字曲波變換的圖像分解算法，復小波基本概念和小波域圖像去噪基本理論，重點是希爾伯特變換對和二元樹復小波變換的設計、雙變量收縮函數和復小波域內基于系數尺度相關性的圖像去噪算法。文章結尾提出“全息地圖”的概念構想.
小波理論及其在圖像處理中的應用/鄭勛燁/普通高等教育十三五規劃教材 目錄
第1章 緒論
1．1 引言：小波理論與圖像處理
1．2 經典小波理論的源流與發展
1．2．1 傅里葉分析和早期探索
1．2．2 連續小波變換
1．2．3 多尺度分析
1．2．4 經典小波體系
1．2．4．1 哈爾Haar小波族
1．2．4．2 道波茜Daubechies小波族
1．2．4．3 symlets（symN）小波族
1．2．4．4 雙正交（Biorthogonal）小波族
1．2．4．5 Coiflet小波族
1．2．4．6 莫萊Morlet小波
1．2．4．7 墨西哥草帽（Mexican Hat）小波
1．2．4．8 邁耶Meyer小波
1．2．5 小波包、多小波和提升方法
1．3 新型小波族及其圖像處理應用綜述
1．3．1 經典小波分析的優缺點
1．3．2 新型小波系統的改良
1．3．2．1 降低平移敏感性
1．3．2．2 增強方向選擇性
1．3．2．3 提供相位信息
1．3．3 非自適應新型小波系統
1．4 本書的研究內容與組織結構
1．5 主要創新點和貢獻
第2章 數字音像信號小波去噪方法
2．1 小波在一維語音信號去噪中的應用
2．1．1 小波濾波去噪方法的工程背景
2．1．2 一維語音信號小波濾波基本方法
2．1．3 小波變換模極大值的奇異點傳播特性
2．1．4 高斯白噪聲的小波變換模極大值的尺度傳播特性
2．1．5 一維音頻信號去噪算法
2．2 非線性小波閾值音樂去噪
2．2．1 選擇小波基和小波分解層數
2．2．2 選擇閾值函數
2．2．3 選擇閾值
2．2．4 小波去噪性能的評價標準
2．2．5 音樂信號去噪的仿真實驗及結果分析
2．2．5．1 全局閾值去噪法的結果分析
2．2．5．2 分層閾值去噪法的結果分析
2．2．5．3 不同分解層數對去噪結果的影響比較
2．3 小波二維圖像去噪方法
2．3．1 二維小波變換及快速算法
2．3．2 二維小波去噪效果的評價指標
2．3．3 二維小波圖像去噪算法
2．3．3．1 閾值的選擇
2．3．3．2 閾值函數的選擇
2．3．3．3 算法的實現步驟
2．3．4 二維小波圖像去噪仿真實驗
2．4 本章小結
第3章 小波在紋理圖像處理中的應用
3．1 紋理與小波
3．1．1 紋理的定義
3．1．2 地圖的紋理圖像屬性
3．2 紋理研究的基本問題和主要方法回溯
3．3 紋理圖像分類與融合
3．3．1 紋理圖像庫簡介
3．3．2 離散小波框架變換與紋理分類
3．3．2．1 離散小波框架變換
3．3．2．2 離散小波框架變換用于紋理分類
3．3．3 基于嘉伯小波和核方法的紋理圖像分割算法
3．3．3．1 特征提取
3．3．3．2 分割算法
3．3．3．3 仿真實驗
3．4 本章小結
第4章 脊波和曲波變換方法
4．1 脊波變換概念
4．1．1 連續脊波變換
4．1．2 有限脊波變換
4．1．3 有限Radon變換
4．1．4 正交脊波基
4．2 基于全局和局部對偶框架的數字脊波重構
4．2．1 快速Slant Stack變換
4．2．2 離散邁耶小波
4．2．3 數字脊波
4．2．4 基于全局對偶框架的圖像壓縮和去噪算法
4．2．5 基于局部對偶框架的圖像壓縮和去噪算法
4．3 圖像去噪的數字曲波變換算法
4．3．1 連續曲波變換
4．3．2 數字曲波變換
4．3．3 數字曲波變換去噪仿真實驗
4．4 基于曲波變換的遙感圖像分解
4．4．1 圖像卡通部分和紋理部分的分解
4．4．2 仿真實驗
4．5 本章小結
第5章 嘉伯小波圖像目標識別方法
5．1 嘉伯變換及其函數特性
5．2 提取嘉伯變換小波特征的方法
5．3 小波特征模板
5．3．1 能量函數的確定和*小化
5．3．2 參數優化
5．3．3 小波特征模板的算法
5．4 多通道嘉伯變換濾波器
5．4．1 多通道嘉伯濾波器展開
5．4．2 多通道嘉伯濾波器選擇原則
5．4．3 多通道嘉伯濾波器設計
5．5 本章小結
第6章 輪波變換與影像融合
6．1 二維離散小波變換
6．2 輪波變換
6．2．1 輪波變換多尺度分析
6．2．2 框架金字塔
6．2．3 方向濾波器組
6．2．4 輪波變換的改進
6．3 多尺度輪波變換方法遙感影像融合
6．3．1 影像融合中常用的經典小波分解
6．3．2 多光譜與全色影像小波域融合規則
6．3．3 *小二乘估計與多光譜與全色影像小波變換融合方法
6．3．4 小波基的選擇、分解層次及算法
6．4 常用SAR與小波多光譜影像融合方法比較分析
6．5 SAR影像的多孔小波與輪波融合
6．5．1 SAR影像的多孔小波融合
6．5．2 SAR影像的輪波融合
6．6 本章小結
第7章 基于曲波的活動輪廓圖像分割
7．1 圖像分割與曲波變換
7．1．1 引言：蛇形活動輪廓理論
7．1．2 蛇形活動輪廓理論的發展
7．1．3 曲波和其他小波的比較
7．1．4 曲波解決的問題
7．2 基于曲波的測地線活動輪廓
7．2．1 水平集概念
7．2．2 基于曲波的測地線活動輪廓與邊界探測函數構造
7．2．3 改進的曲波重構算法
7．2．4 曲波尺度集上的邊界地圖
7．2．5 Snake在曲波尺度間的穿越
7．2．6 曲波測地線活動輪廓算法
7．2．7 曲波測地線活動輪廓處理含噪圖像仿真實驗
7．3 本章小結
第8章 復小波圖像去噪方法
8．1 復小波理論基本概念
8．1．1 雙正交完全重構濾波器
8．1．2 希爾伯特變換對
8．2 二元樹復小波變換
8．2．1 二元樹復小波變換
8．2．2 二元樹復小波變換濾波器設計
8．2．3 二元樹復小波平移不變性和方向性分析
8．2．4 二元樹復小波變換的實現
8．3 圖像的小波域統計模型
8．3．1 雙變量收縮（BiSlafink）模型
8．3．2 高斯尺度混合（Gaussian Scale Mixture，GSM）模型
8．3．3 隱馬爾可夫樹（HMT，Hidden Markov Tree）模型
8．4 二元樹復小波構造
8．4．1 希爾伯特變換對設計
8．4．2 二元樹復小波變換濾波器設計
8．5 復小波在圖像去噪中的應用
8．5．1 復小波域內利用尺度間和尺度內相關性的圖像去噪
8．5．2 基于二元樹復小波變換的去噪算法
8．5．3 復小波去噪仿真買驗
8．6 本章小結
第9章 總結與展望
9．1 總結：小波圖像處理的成果與問題
9．2 展望：全息地圖概念構想
后記
參考文獻
附錄（小波名詞索引）
1．1 引言：小波理論與圖像處理
1．2 經典小波理論的源流與發展
1．2．1 傅里葉分析和早期探索
1．2．2 連續小波變換
1．2．3 多尺度分析
1．2．4 經典小波體系
1．2．4．1 哈爾Haar小波族
1．2．4．2 道波茜Daubechies小波族
1．2．4．3 symlets（symN）小波族
1．2．4．4 雙正交（Biorthogonal）小波族
1．2．4．5 Coiflet小波族
1．2．4．6 莫萊Morlet小波
1．2．4．7 墨西哥草帽（Mexican Hat）小波
1．2．4．8 邁耶Meyer小波
1．2．5 小波包、多小波和提升方法
1．3 新型小波族及其圖像處理應用綜述
1．3．1 經典小波分析的優缺點
1．3．2 新型小波系統的改良
1．3．2．1 降低平移敏感性
1．3．2．2 增強方向選擇性
1．3．2．3 提供相位信息
1．3．3 非自適應新型小波系統
1．4 本書的研究內容與組織結構
1．5 主要創新點和貢獻
第2章 數字音像信號小波去噪方法
2．1 小波在一維語音信號去噪中的應用
2．1．1 小波濾波去噪方法的工程背景
2．1．2 一維語音信號小波濾波基本方法
2．1．3 小波變換模極大值的奇異點傳播特性
2．1．4 高斯白噪聲的小波變換模極大值的尺度傳播特性
2．1．5 一維音頻信號去噪算法
2．2 非線性小波閾值音樂去噪
2．2．1 選擇小波基和小波分解層數
2．2．2 選擇閾值函數
2．2．3 選擇閾值
2．2．4 小波去噪性能的評價標準
2．2．5 音樂信號去噪的仿真實驗及結果分析
2．2．5．1 全局閾值去噪法的結果分析
2．2．5．2 分層閾值去噪法的結果分析
2．2．5．3 不同分解層數對去噪結果的影響比較
2．3 小波二維圖像去噪方法
2．3．1 二維小波變換及快速算法
2．3．2 二維小波去噪效果的評價指標
2．3．3 二維小波圖像去噪算法
2．3．3．1 閾值的選擇
2．3．3．2 閾值函數的選擇
2．3．3．3 算法的實現步驟
2．3．4 二維小波圖像去噪仿真實驗
2．4 本章小結
第3章 小波在紋理圖像處理中的應用
3．1 紋理與小波
3．1．1 紋理的定義
3．1．2 地圖的紋理圖像屬性
3．2 紋理研究的基本問題和主要方法回溯
3．3 紋理圖像分類與融合
3．3．1 紋理圖像庫簡介
3．3．2 離散小波框架變換與紋理分類
3．3．2．1 離散小波框架變換
3．3．2．2 離散小波框架變換用于紋理分類
3．3．3 基于嘉伯小波和核方法的紋理圖像分割算法
3．3．3．1 特征提取
3．3．3．2 分割算法
3．3．3．3 仿真實驗
3．4 本章小結
第4章 脊波和曲波變換方法
4．1 脊波變換概念
4．1．1 連續脊波變換
4．1．2 有限脊波變換
4．1．3 有限Radon變換
4．1．4 正交脊波基
4．2 基于全局和局部對偶框架的數字脊波重構
4．2．1 快速Slant Stack變換
4．2．2 離散邁耶小波
4．2．3 數字脊波
4．2．4 基于全局對偶框架的圖像壓縮和去噪算法
4．2．5 基于局部對偶框架的圖像壓縮和去噪算法
4．3 圖像去噪的數字曲波變換算法
4．3．1 連續曲波變換
4．3．2 數字曲波變換
4．3．3 數字曲波變換去噪仿真實驗
4．4 基于曲波變換的遙感圖像分解
4．4．1 圖像卡通部分和紋理部分的分解
4．4．2 仿真實驗
4．5 本章小結
第5章 嘉伯小波圖像目標識別方法
5．1 嘉伯變換及其函數特性
5．2 提取嘉伯變換小波特征的方法
5．3 小波特征模板
5．3．1 能量函數的確定和*小化
5．3．2 參數優化
5．3．3 小波特征模板的算法
5．4 多通道嘉伯變換濾波器
5．4．1 多通道嘉伯濾波器展開
5．4．2 多通道嘉伯濾波器選擇原則
5．4．3 多通道嘉伯濾波器設計
5．5 本章小結
第6章 輪波變換與影像融合
6．1 二維離散小波變換
6．2 輪波變換
6．2．1 輪波變換多尺度分析
6．2．2 框架金字塔
6．2．3 方向濾波器組
6．2．4 輪波變換的改進
6．3 多尺度輪波變換方法遙感影像融合
6．3．1 影像融合中常用的經典小波分解
6．3．2 多光譜與全色影像小波域融合規則
6．3．3 *小二乘估計與多光譜與全色影像小波變換融合方法
6．3．4 小波基的選擇、分解層次及算法
6．4 常用SAR與小波多光譜影像融合方法比較分析
6．5 SAR影像的多孔小波與輪波融合
6．5．1 SAR影像的多孔小波融合
6．5．2 SAR影像的輪波融合
6．6 本章小結
第7章 基于曲波的活動輪廓圖像分割
7．1 圖像分割與曲波變換
7．1．1 引言：蛇形活動輪廓理論
7．1．2 蛇形活動輪廓理論的發展
7．1．3 曲波和其他小波的比較
7．1．4 曲波解決的問題
7．2 基于曲波的測地線活動輪廓
7．2．1 水平集概念
7．2．2 基于曲波的測地線活動輪廓與邊界探測函數構造
7．2．3 改進的曲波重構算法
7．2．4 曲波尺度集上的邊界地圖
7．2．5 Snake在曲波尺度間的穿越
7．2．6 曲波測地線活動輪廓算法
7．2．7 曲波測地線活動輪廓處理含噪圖像仿真實驗
7．3 本章小結
第8章 復小波圖像去噪方法
8．1 復小波理論基本概念
8．1．1 雙正交完全重構濾波器
8．1．2 希爾伯特變換對
8．2 二元樹復小波變換
8．2．1 二元樹復小波變換
8．2．2 二元樹復小波變換濾波器設計
8．2．3 二元樹復小波平移不變性和方向性分析
8．2．4 二元樹復小波變換的實現
8．3 圖像的小波域統計模型
8．3．1 雙變量收縮（BiSlafink）模型
8．3．2 高斯尺度混合（Gaussian Scale Mixture，GSM）模型
8．3．3 隱馬爾可夫樹（HMT，Hidden Markov Tree）模型
8．4 二元樹復小波構造
8．4．1 希爾伯特變換對設計
8．4．2 二元樹復小波變換濾波器設計
8．5 復小波在圖像去噪中的應用
8．5．1 復小波域內利用尺度間和尺度內相關性的圖像去噪
8．5．2 基于二元樹復小波變換的去噪算法
8．5．3 復小波去噪仿真買驗
8．6 本章小結
第9章 總結與展望
9．1 總結：小波圖像處理的成果與問題
9．2 展望：全息地圖概念構想
后記
參考文獻
附錄（小波名詞索引）
展開全部
小波理論及其在圖像處理中的應用/鄭勛燁/普通高等教育十三五規劃教材 作者簡介
鄭勛燁，漢族，博士。祖籍山東，生于新疆，畢業于山東大學數學與系統科學學院，任教于中國地質大學（北京）。主要研究和興趣方向為小波分析與信號處理、概率統計與保險精算、大數據挖掘、地理信息系統、北斗衛星應用系統與遙感圖像處理、數學建模、數值分析、微分幾何、計算機圖形學、優化理論等。
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