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第一篇 预备知识 2

第1章 数学知识和编程语言 2

1.1 函数的导数 2

1.2 多元函数的极值 3

1.3 方向导数、梯度、散度 5

1.3 贝叶斯公式 12

1.4 主成分分析 13

1.5 Haar小波 13

1.6 MATLAB初步 16

第二篇 图像去噪 26

第2章 基于梯度域和局部维纳滤波的图像去噪 26

2.1 引言 26

2.2 GWF 29

2.3 实验结果 37

2.4 结论 42

第3章 基于梯度域混合扩散函数的图像去噪 44

3.1 引言 44

3.2 梯度域混合算法 45

3.3 实验结果 50

3.4 结论 56

第4章 基于梯度域分层维纳滤波的图像去噪 57

4.1 引言 57

4.2 LALWF 59

4.3 实验结果 66

4.4 结论 77

第5章 基于双树复小波变换的多步维纳滤波图像去噪 78

5.1 引言 78

5.2 MSLWF 80

5.3 实验结果 86

5.4 结论 99

第6章 基于修改阈值的阈值维纳滤波的图像去噪 100

6.1 引言 100

6.2 DT-CWT-WF-MT 100

6.3 实验结果 105

6.4 结论 107

第7章 基于小波域非线性扩散的图像去噪 108

7.1 引言 108

7.2 IMLALMMSE 110

7.3 实验结果 115

7.4 结论 122

第8章 基于维纳滤波和它的方法噪声的图像去噪 123

8.1 引言 123

8.2 WF-MN 125

8.3 实验结果 130

8.4 结论 134

第9章 基于SURE-LET方法的图像去噪 135

9.1 引言 135

9.2 I-SURE-LET 137

9.3 实验结果 143

9.4 总结 158

第10章 基于小波域维纳滤波和非线性扩散的图像去噪 160

10.1 引言 160

10.2 新模型的提出与分析 161

10.3 数值算法 164

10.4 实验结果 165

10.5 结论 167

第11章 基于小波域扩散和图像域扩散的图像去噪 168

11.1 引言 168

11.2 WDD-IDD 170

11.3 实验结果 177

11.4 结论 185

第三篇 基于图像去噪的其他图像处理方法 188

第12章 图像增强、去模糊、压缩等 188

12.1 引言 188

12.2 图像增强 188

12.3 图像去模糊 190

12.4 图像压缩 194

12.5 结论 196

参考文献 197

附录 206