第1章 绪论 1
1.1 引言 1
1.2 基本图像变换 2
1.3 图像压缩概述 5
1.3.1 基本背景 5
1.3.2 国内外研究现状 7
1.3.3 发展趋势 10
1.4 图像超分辨率重建概述 11
1.4.1 基本背景 11
1.4.2 国内外研究现状 13
第2章 从小波变换到Contourlet变换 15
2.1 小波变换 15
2.1.1 连续小波变换与离散小波变换 15
2.1.2 多分辨率分析 18
2.1.3 小波变换的Mallat算法 19
2.1.4 信号的小波分解与重构 22
2.1.5 二维小波变换 25
2.2 Contourlet变换 28
2.2.1 多尺度几何分析 28
2.2.2 拉普拉斯金字塔变换 29
2.2.3 五株采样与矩阵坐标变换 32
2.2.4 五株滤波器组和方向滤波器组 35
2.2.5 离散Contourlet变换 41
2.3 Contourlet变换的拓展 43
2.3.1 基于小波变换的Contourlet变换 44
2.3.2 冗余Contourlet变换 44
2.3.3 对比度金字塔变换 55
2.3.4 基于对比度à trous小波的Contourlet变换 57
2.4 本章小结 58
第3章 Contourlet变换的已知应用 59
3.1 Contourlet变换与图像去噪 59
3.1.1 阈值去噪 59
3.1.2 尺度相关去噪 60
3.2 Contourlet变换在像素级融合中的运用 65
3.3 基于拓展Contourlet变换的融合方法 67
3.4 Contourlet变换与图像增强 69
3.5 本章小结 72
第4章 遥感影像压缩与Contourlet变换 74
4.1 遥感影像压缩的特点 74
4.2 图像压缩算法综述 75
4.2.1 差分脉冲编码（DPCM） 75
4.2.2 JPEG离散余弦变换编码 76
4.2.3 小波变换图像编码 77
4.3 Contourlet变换的图像压缩运用 82
4.3.1 基于高频Contourlet变换的图像压缩方案 82
4.3.2 基于WBCT的图像压缩方案 86
4.4 压缩图像的两种补偿算法 88
4.4.1 统计纹理信息高斯补偿算法 88
4.4.2 形态学重构数学基础 91
4.4.3 形态学重构补偿算法 95
4.5 基于分段线性系数变换函数的编码预处理 99
4.6 本章小结 103
第5章 遥感影像超分辨率重建与Contourlet变换 104
5.1 图像的分辨率基础知识 104
5.1.1 图像与分辨率 104
5.1.2 CCD 105
5.1.3 光学系统与分辨率 107
5.2 图像超分辨率重建基础知识 109
5.2.1 图像的卷积降质模型 109
5.2.2 CGLS算法的前提解卷积模型 110
5.2.3 变换域收缩（transform-domain shrinkage） 111
5.3 PCGLS算法 112
5.3.1 CGLS算法描述 112
5.3.2 PCGLS算法描述 113
5.3.3 PCGLS算法实验结果 114
5.4 使用Contourlet变换改进的PCGLS算法 116
5.5 ForWaRD算法 117
5.5.1 傅里叶变换与小波变换高效性分析 118
5.5.2 FoRD算法 119
5.5.3 WVD算法 121
5.5.4 ForWaRD算法 122
5.5.5 ForWaRD算法中的收缩平衡 124
5.5.6 ForWaRD算法的实验结果 126
5.6 使用Contourlet变换的ForCoRD算法 127
5.6.1 Contourlet变换的高效性分析 128
5.6.2 CVD算法 130
5.6.3 ForCoRD算法 132
5.6.4 ForCoRD算法的实验结果 133
5.7 克服块边缘问题的海量图像分块算法 134
5.8 本章小结 137
参考文献 139
附录 146