图像处理的基本方法

第一篇 预备知识
第1章 数学知识和编程语言
1．1 函数的导数
1．2 多元函数的极值
1．3 方向导数、梯度、散度
1．3 贝叶斯公式
1．4 主成分分析
1．5 Haar小波
1．6 MATLAB初步
第二篇 图像去噪
第2章 基于梯度域和局部维纳滤波的图像去噪
2．1 引言
2．2 GWF
2．3 实验结果
2．4 结论
第3章 基于梯度域混合扩散函数的图像去噪
3．1 引言
3．2 梯度域混合算法
3．3 实验结果
3．4 结论
第4章 基于梯度域分层维纳滤波的图像去噪
4．1 引言
4．2 LALWF
4．3 实验结果
4．4 结论
第5章 基于双树复小波变换的多步维纳滤波图像去噪
5．1 引言
5．2 MSLWF
5．3 实验结果
5．4 结论
第6章 基于修改阈值的阈值维纳滤波的图像去噪
6．1 引言
6．2 DT-CWT-WF-MT
6．3 实验结果
6．4 结论
第7章 基于小波域非线性扩散的图像去噪
7．1 引言
7．2 IMLALMMSE
7．3 实验结果
7．4 结论
第8章 基于维纳滤波和它的方法噪声的图像去噪
8．1 引言
8．2 WF-MN
8．3 实验结果
8．4 结论
第9章 基于SURE-LET方法的图像去噪
9．1 引言
9．2 I-SURE-LET
9．3 实验结果
9．4 总结
第10章 基于小波域维纳滤波和非线性扩散的图像去噪
10．1 引言
10．2 新模型的提出与分析
10．3 数值算法
10．4 实验结果
10．5 结论
第11章 基于小波域扩散和图像域扩散的图像去噪
11．1 引言
11．2 WDD-IDD
11．3 实验结果
11．4 结论
第三篇 基于图像去噪的其他图像处理方法
第12章 图像增强、去模糊、压缩等
12．1 引言
12．2 图像增强
12．3 图像去模糊
12．4 图像压缩
12．5 结论
参考文献
附录