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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 CCD105

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