小波分析及其应用

第1章  绪论                  
 1. 1  小波分析及其发展                  
 1. 2  预备知识                  
 1. 2. 1  记号与代数结构                  
 l. 2. 2  Lebesgue积分定理                  
 1. 2. 3  Banach空间与Hilbert空间                  
 1. 2. 4  算子. 同构算子与伴随算子                  
 1. 2. 5  Fourier变换与短时Fourier变换                  
 1. 2. 6  离散Fourier变换                  
 第2章  小波变换                  
 2. 1  连续小波变换                  
 2. 2  二进小波变换                  
 2. 2. 1  一维信号的二进小波变换                  
 2. 2. 2  图像（二维信号）的二进小波变换                  
 2. 2. 3  一类实用的小波函数与快速小波变换                  
 2. 3  离散小波变换                  
 本章参考文献                  
 第3章  多分辨分析                  
 3. 1  多分辨分析                  
 3. 2  Mallat分解与重构算法                  
 3. 2. l  正交小波分解与重构                  
 3. 2. 2  双正交小波分解与重构                  
 3. 2. 3  二维小波分解与重构算法                  
 本章参考文献                  
 第4章  小波基的构造                  
 4. 1  紧支撑正交小波的构造                  
 4. 1. 1  正交两尺度符号的识别                  
 4. 1. 2  紧支撑正交小波基的构造                  
 4. 1. 3  正则性                  
 4. 2  紧支撑双正交小波的构造                  
 4. 2. 1  基本思想                  
 4. 2. 2  双正交小波的构造                  
 4. 2. 3  正则性                  
 4. 2. 4  举例                  
 4. 3  小波子空间中的抽样定理                  
 4. 3. 1  问题的提出                  
 4. 3. 2  一些基本引理                  
 4. 3. 3  抽样序列                  
 4. 3. 4  举例                  
 本章参考文献                  
 第5章  小波包                  
 5. 1  正交小波包                  
 5. 1. 1  小波包的定义                  
 5. 1. 2  小波包的性质                  
 5. 1. 3  小波包分解与重构                  
 5. 2  最优基的选取                  
 5. 3  双正交小波包                  
 5. 3. 1  双正交小波包的定义                  
 5. 3. 2  双正交小波包的性质                  
 5. 3. 3  双正交小波包分解与重构                  
 本章参考文献                  
 第6章  基于小波变换的图像压缩                  
 6. 1  小波变换编码基础                  
 6. 1. l  小波变换编码的优越性                  
 6. 1. 2  小波变换编码的基本框架                  
 6. 1. 3  图像小波变换系数的统计特性                  
 6. 1. 4  小波变换编码中滤波器的选择                  
 6. 1. 5  图像小波变换的边界处理                  
 6. 1. 6  关于多分辨子图相似性的描述                  
 6. 2  零树编码算法                  
 6. 3  基于塔式网格矢量量化的小波变换编码                  
 6. 3. 1  网格                  
 6. 3. 2  编码与解码方案                  
 6. 4  基于LBG算法的小波变换编码                  
 6. 4. 1  基于贪婪树生长算法的初始码书设计                  
 6. 4. 2  最优非线性内插矢量量化                  
 6. 4. 3  基于小波变换与LBG算法的图像矢量量化算法                  
 6. 5  基于第二代小波变换的无失真压缩                  
 本章参考文献                  
 第7章  基于小波变换的信号奇异性检测                  
 7. 1  小波变换与信号的奇异性检测                  
 7. 2  基于小波变换的基音周期检测与图像边缘提取                  
 7. 2. 1  小波变换用于检测语音基音周期                  
 7. 2. 2  图像的多尺度边缘提取                  
 7. 3  信号的多尺度边缘重建及其应用                  
 7. 3. 1  一维信号的多尺度边缘重构                  
 7. 3. 2  二维信号的多尺度边缘重构                  
 7. 3. 3  基于多尺度边缘重建的信号去噪                  
 本章参考文献                  
 第8章  分形信号的小波分析与应用                  
 8. 1  自相似过程及其分形特性                  
 8. 1. 1  齐次过程及其分形特性                  
 8. 1. 2  1／f过程及其统计特性                  
 8. 2  1／f过程的小波分析与应用                  
 8. 2. 1  1／f过程的小波变换系数的统计特性                  
 8. 2. 2  1／f过程的小波生成方法                  
 8. 2. 3  1／f信号的波形估计                  
 8. 2. 4  1／f信号的检测                  
 8. 3  确定性的自相似过程的小波分析与应用                  
 8. 3. 1  齐次过程的小波表示与生成                  
 8. 3. 2  通信中的分形调制                  
 8. 4  分形信号的多尺度Wiener滤波                  
 8. 4. 1  问题的描述和信号的多尺度表示                  
 8. 4. 2  多尺度Wiener滤波器组                  
 本章参考文献                  
 第9章  小波神经网络                  
 9. 1  神经网络模型                  
 9. 2  小波神经网络                  
 9. 2.  （1＋1／2）层的神经网络                  
 9. 2. 2  小波分解用于全局逼近                  
 9. 3  用于函数学习的小波神经网络                  
 9. 3. 1  正交小波                  
 9. 3. 2  小波神经网络                  
 9. 3. 3  小波神经网络的特性                  
 9. 3. 4  小波神经网络与RBF及小波框架神经网络的关系                  
 9. 3. 5  小结                  
 本章参考文献                  
 第10章  基于小波变换的图像配准与镶嵌                  
 10. 1  遥感图像配准的基本原理                  
 10. 1. l  点特征的提取                  
 10. 1. 2  图像匹配                  
 10. 1. 3  一致性检测                  
 10. 1. 4  图像变换及图像重采样                  
 10. 2  基于小波变换的图像匹配                  
 10. 2. 1  小波变换和最小二乘相结合的匹配方法                  
 10. 2. 2  基于“a trons”算法的图像匹配                  
 10. 2. 3  基于相似距离的图像匹配                  
 10. 2. 4  基于低频成分的图像匹配                  
 10. 3  基于小波变换的图像镶嵌                  
 10. 3. 1  引言                  
 10. 3. 2  图像多分辨镶嵌技术                  
 10. 3. 3  实验结果                  
 本章参考文献                  
 第11章  基于小波变换的遥感影像融合                  
 11. 1  多源遥感影像融合基础                  
 11. 1. 1  多源遥感影像融合的概念                  
 11. 1. 2  遥感影像融合效果的评价                  
 11. 2  基于小波变换的遥感影像融合                  
 11. 2. 1  传统的小波变换融合方法                  
 11. 2. 2  基于特征的小波变换融合方法                  
 11. 3  基于小波变换与高通滤波的遥感影像融合算法                  
 11. 3. 1  高通滤波                  
 11. 3. 2  小波变换与高通滤波相结合的遥感影像融合算法                  
 11. 4  基于主分量分析变换与小波变换的融合算法                  
 11. 4. 1  主分量分析（ PCA）变换融合法                  
 11. 4. 2  PCA变换与小波变换相结合的融合算法                  
 11. 5  基于IHS变换与小波变换的融合算法                  
 11. 5. 1  基于IHS变换的遥感影像融合                  
 11. 5. 2  IHS变换与小波变换相结合的融合算法                  
 本章参考文献                  
 第12章  基于小波变换的数字水印技术                  
 12. 1  信息隐藏和数字水印技术                  
 12. 1. 1  信息隐藏技术                  
 12. 1. 2  数字水印技术                  
 12. 2  基于小波变换的数字水印技术                  
 12. 2. 1  基于低频子带方法                  
 12. 2. 2  细节分量方法                  
 12. 2. 3  基于图像的编码方法                  
 12. 3  几种基于小波变换的图像水印算法                  
 12. 3. 1  Inoue算法                  
 12. 3. 2  一种针对彩色图像的水印算法                  
 本章参考文献