图书介绍
小波与滤波器组设计 理论及其应用PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 彭思龙，李保滨，胡晰远编著 著
- 出版社： 北京：清华大学出版社
- ISBN：9787302475972
- 出版时间：2017
- 标注页数：314页
- 文件大小：34MB
- 文件页数：324页
- 主题词：小波理论－教材；滤波器组－设计－教材
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图书目录
第1章 引言1
1.1 信号与采样1
1.2 傅里叶变换与Z变换5
1.3 小波与滤波器7
1.4 习题13
第2章 滤波器组15
2.1 抽取与插值15
2.2 二通道滤波器组20
2.2.1 完全重构条件21
2.2.2 半带滤波器和滤波器构造23
2.3 多相位矩阵24
2.4 习题31
第3章 正交滤波器组33
3.1 仿酉矩阵33
3.2 滤波器组构造的栅格方法35
3.3 正交滤波器的构造方法39
3.4 习题45
第4章 正交小波与多尺度分析46
4.1 正交多尺度分析46
4.2 正交小波49
4.3 Daubechies小波60
4.4 Cascade算法67
4.5 习题71
第5章 双正交小波与滤波器72
5.1 双正交小波及其多尺度分析72
5.2 双正交滤波器组78
5.3 具有对称性和紧支撑的双正交小波81
5.4 习题85
第6章 小波滤波器的提升算法86
6.1 提升算法86
6.2 双正交滤波器的提升格式分解90
第7章 图像的小波分解及其统计特性95
7.1 图像的离散小波分解95
7.2 图像处理中的线性逆问题98
7.3 马尔可夫随机场初步100
7.3.1 马尔可夫随机场基本理论100
7.3.2 马尔可夫随机场与吉布斯分布102
7.3.3 基于最大后验概率-马尔可夫随机场模型的复原算法介绍103
7.4 图像小波变换的基本特性106
7.5 图像在小波域的统计模型109
7.6 常用参数估计方法介绍117
第8章 小波域图像去噪算法121
8.1 图像去噪模型介绍121
8.2 小波域图像去噪的最大后验概率模型124
8.3 小波域图像去噪的收缩模型129
8.3.1 小波去噪阈值选择132
8.3.2 小波阈值去噪背后的原理138
8.3.3 空间自适应收缩去噪算法141
8.3.4 伪吉布斯效应和平稳小波阈值去噪144
8.4 基于样条变换的小波去噪算法146
8.5 三维变换域联合滤波去噪算法151
第9章 小波域图像复原算法157
9.1 图像复原模型介绍157
9.2 小波域稀疏约束图像复原160
9.3 基于小波域隐马尔可夫树模型的图像复原164
9.3.1 问题的化简和求解165
9.3.2 隐马尔可夫树模型参数向量的估计167
9.3.3 算法描述及实验结果比较168
9.4 基于小波域相对误差约束的图像复原算法170
9.4.1 图像去模糊中的振铃现象170
9.4.2 频率域相对误差174
9.4.3 基于频率域相对误差的图像去模糊算法178
第10章 小波图像压缩技术183
10.1 图像编码基础183
10.2 小波系数的树表示和编码189
10.3 嵌入式零树小波编码技术191
10.3.1 零树小波定义192
10.3.2 零树小波编码192
10.3.3 零树逐次逼近量化194
10.3.4 嵌入式零树小波编码算法示例196
10.4 多级树集合分裂算法200
10.5 JPEG2000和EBCOT算法简介206
10.6 多分量预测编码技术介绍213
10.6.1 图像的多分量预测模型215
10.6.2 多分量预测编码算法介绍及结果比较218
第11章 几何小波初步221
11.1 图像模型和最优逼近222
11.1.1 图像模型222
11.1.2 最优逼近223
11.2 Curvelet变换225
11.2.1 连续Curvelet变换225
11.2.2 离散Curvelet变换227
11.2.3 Curvelet变换的奇异性检测228
11.3 Bandlet230
11.3.1 几何流230
11.3.2 几何流的确定232
11.3.3 Bandlet的最佳m-项逼近232
11.3.4 Bandlet的应用233
11.4 Contourlet235
11.4.1 拉普拉斯金字塔236
11.4.2 方向滤波器组237
11.5 几何小波总结238
第12章 稀疏表示与压缩感知介绍239
12.1 基本概念介绍239
12.2 匹配追踪介绍241
12.3 基追踪介绍248
12.3.1 基追踪算法介绍249
12.3.2 基于稀疏表示的图像分解252
12.4 压缩感知介绍256
12.4.1 压缩感知基本原理256
12.4.2 压缩感知算法介绍258
12.4.3 压缩感知应用示例262
第13章 自适应信号分解算法介绍265
13.1 信号的自适应分解概念265
13.2 经验模式分解算法268
13.2.1 经验模式分解算法基础268
13.2.2 经验模式分解中包络的分析与改进271
13.2.3 经验模式分解中的模式混叠现象278
13.3 零空间追踪算法介绍283
13.3.1 基于微分算子的零空间追踪算法286
13.3.2 基于微分算子的零空间追踪算法290
附录A 数学基础知识298
A.1 线性空间298
A.2 线性赋范空间299
A.3 希尔伯特空间301
参考文献305