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第一章绪论
1.1研究背景
1.1.1遥感图像的定义及用途
1.1.2遥感图像处理概述
1.1.3遥感图像噪声的类型
1.2研究意义
1.3本文研究内容
1.4本文结构
第二章小波变换理论
2.1连续小波变换
2.2离散小波变换
2.3小波变换的时频分析特性
2.4多分辨分析
2.5小波包分析
2.6离散小波的快速算法——Mallat算法
2.7小波基的选择
第三章基于小波变换的一维遥感数据降噪
3.1遥感图像处理整体框架
3.2一维数据小波降噪
3.2.1阈值降噪法的步骤
3.2.2小波基的选定原则
3.2.3阈值函数的选取原则
3.2.4阈值原则的选取原则
3.2.5分解层数的选择原则
3.3基于小波变换的一维含白噪声遥感数据降噪处理
3.4基于小波变换的一维含有色噪声遥感数据的处理
3.4.1对于含白噪声的数据的处理方式对有色噪声的处理效果
3.4.2基于小波包降噪处理
3.4.3基于鲁棒估计的降噪处理
3.4.4基于区间划分算法的降噪处理
第四章基于小波变换的二维遥感图像降噪
4.1传统的图像去噪方式
4.1.1邻域平均滤波法
4.1.2频域滤波
4.1.3中值滤波
4.2小波图像降噪
4.2.1二维离散小波变换
4.2.2基于小波变换的图像降噪技术
4.3基于边缘恢复的遥感图像降噪处理
4.3.1边缘检测
4.3.2边缘恢复的降噪方法
第五章基于小波变换的图像融合
5.1图像融合的三个层次
5.1.1像素级图像融合
5.1.2特征级图像融合
5.1.3决策级图像融合
5.2小波变换的图像融合
5.2.1基于小波变换的图像融合的步骤
5.2.2基于小波变换的图像融合的融合规则
5.2.3小波融合中分解层数与小波基的选择
5.3边缘恢复的图像融合方法
第六章总结和展望
6.1总结
6.2展望
参考文献
发表论文和参加科研情况说明
致 谢