小波域数字图像建模及其应用PDF电子书下载

第1章 数字图像小波变换及其统计模型 1

1.1从傅里叶变换到小波变换 1

1.2小波变换 3

1.2.1连续小波变换 4

1.2.2离散小波变换 7

1.2.3二维信号的小波多分辨率分析 8

1.3自然图像小波变换的基本性质 10

1.4自然图像的小波域统计模型 12

本章参考文献 20

第2章 基于小波域统计模型的图像去噪算法 22

2.1小波域图像去噪算法综述 22

2.1.1图像退化模型描述 22

2.1.2小波域图像去噪算法综述 23

2.1.3各种小波变换在信号去噪中的应用 32

2.1.4不同噪声场合中的小波去噪算法 33

2.1.5图像去噪算法的性能衡量标准 34

2.2基于快速参数估计的小波域HMT模型及其图像去噪算法 35

2.2.1小波域隐马尔科夫树（HMT）模型 36

2.2.2基于小波域HMT模型的去噪算法 46

2.2.3基于快速参数估计的小波域HMT模型的去噪算法 47

2.2.4 Gibbs效应的消除 51

2.2.5实验结果分析与结论 51

2.3基于二元树复小波的局部高斯混合模型图像去噪算法 55

2.3.1局部高斯混合模型（Local Gaussian Mixture Model， LGMM） 56

2.3.2二元树复小波变换（Dual-Tree Complex Wavelet Transform） 57

2.3.3基于二元树复小波变换的局部高斯混合降噪算法框架 59

2.3.4基于二元树复小波变换的局部高斯混合模型的参数估计 60

2.3.5算法描述 62

2.3.6实验结果分析与结论 62

2.4基于自适应阈值分类的小波域混合模型去噪 65

2.4.1小波系数的分类 65

2.4.2基于分类的小波域混合模型图像去噪算法 66

2.4.3算法描述 69

2.4.4 Gibbs效应的消除 70

2.4.5实验结果分析与结论 70

本章参考文献 72

第3章 基于小波域统计模型的图像超分辨重构 78

3.1引言 78

3.2图像退化模型 79

3.3病态问题分析 82

3.4超分辨率思想概述 82

3.5超分辨率算法综述 84

3.6基于MCA与小波域HMT扩展模型的图像超分辨率算法 86

3.6.1形态分量分析（MCA） 86

3.6.2小波域HMT模型的扩展 89

3.6.3基于贝叶斯的图像超分辨算法框架 90

3.6.4图像的先验模型 91

3.6.5基于MCA与HMT的图像的超分辨率重构算法 92

3.7基于零空间追踪的图像超分辨率算法 96

3.7.1显微镜采样时间与采样分辨率之间的矛盾 96

3.7.2零空间追踪算法 97

3.7.3基于零空间追踪的图像超分辨率重构算法 101

本章参考文献 104

第4章 基于小波域统计模型的图像复原算法 108

4.1引言 108

4.2小波域复原（反卷积）问题综述 109

4.2.1复原问题的小波域描述 109

4.2.2小波域复原（反卷积）贝叶斯理论 109

4.2.3复原（反卷积）问题的规整化理论及方法 112

4.2.4小波域图像复原的研究现状 113

4.3基于快速估计的小波域HMT模型图像复原 116

4.3.1图像复原的Bayes方法及其小波域表示 116

4.3.2基于小波域HMT模型图像复原算法 118

4.3.3实验结果分析与结论 122

4.4基于小波域局部高斯模型的图像复原算法 125

4.4.1问题描述 125

4.4.2小波域局部高斯模型 126

4.4.3基于小波域局部高斯模型的图像复原算法 127

4.4.4实验结果分析与结论 129

4.5基于傅里叶与小波域双变量模型的图像复原算法 131

4.5.1频率域规整化求逆 132

4.5.2小波域双变量模型的收缩去噪 133

4.5.3算法描述 134

4.5.4仿真结果及结论 135

4.6基于非抽取小波域双变量模型的图像复原 136

4.6.1基于双变量模型的非抽取小波域图像复原 137

4.6.2算法的描述 140

4.6.3实验结果分析 141

本章参考文献 143

第5章 小波域的图像修复算法 147

5.1基于小波变换的图像修复算法 147

5.1.1基小波的选取 148

5.1.2低频图像修复 149

5.1.3高频信息的预测和自然化处理 150

5.1.4算法实现 150

5.2基于小波变换的纹理图像修复算法 152

5.2.1算法总体描述 153

5.2.2数据准备 154

5.2.3确定优先权 154

5.2.4纹理块的填充 156

5.2.5实验结果与算法分析 156

本章参考文献 159

第6章 小波域图像数字水印算法 161

6.1图像数字水印技术介绍 161

6.2基于阈值分类的小波域图像数字水印算法 166

6.2.1小波域图像数字水印算法的关键技术 166

6.2.2低频子带水印嵌入方法 167

6.2.3高频子带水印嵌入方法 168

6.2.4算法描述 169

6.2.5实验结果 170

6.3基于EM分类的小波域图像数字水印算法 172

6.3.1 EM算法原理 172

6.3.2基于EM分类的小波域图像数字水印算法 174

6.3.3实验结果分析与结论 176

本章参考文献 178

第7章 基于小波域快速参数估计的HMT模型纹理分割 180

7.1纹理分割综述 180

7.2小波域局部参数快速估计的HMT模型 181

7.3基于小波域局部参数快速估计的HMT模型纹理分割 182

7.3.1纹理特征矢量训练 182

7.3.2纹理分割 183

7.3.3纹理分割结果融合 184

7.3.4实验结果分析与结论 185

本章参考文献 187