稀疏圖像與信號處理：小波，曲波，形態(tài)多樣性

縮寫詞中英文對照
數(shù)學(xué)符號表
前言
第1章 稀疏世界導(dǎo)論
1.1 稀疏表示
1.1.1 引言
1.1.2 什么是稀疏性？
1.1.3 稀疏性術(shù)語
1.1.4 最佳字典
1.2 從傅里葉到小波
1.3 從小波到過完備表示
1.3.1 過完備表示的好處
1.3.2 走向形態(tài)多樣性
1.3.3 壓縮感知：稀疏性與采樣的聯(lián)系
1.3.4 稀疏表示的應(yīng)用
1.4 小波與曲波的新應(yīng)用
1.4.1 地球觀測圖像的邊緣檢測
1.4.2 一幅彗星圖像的小波顯示
1.4.3 超聲心動圖儀圖像的增強
1.4.4 圖像分級和檢索的曲波矩方法
1.5 總結(jié)
第2章 小波變換
2.1 引言
2.2 連續(xù)小波變換
2.2.1 定義
2.2.2 性質(zhì)
2.2.3 反變換
2.3 小波函數(shù)的實例
2.3.1 Morlef小波
2.3.2 墨西哥帽小波
2.3.3 Haar小波
2.4 連續(xù)小波變換算法
2.5 離散小波變換
2.5.1 多分辨率分析
2.5.2 快速金字塔算法
2.5.3 二維抽取小波變換
2.6 非二進分辨率因子
2.7 提升格式
2.7.1 利用提升的小波變換例子
2.8 小波包
2.8.1 一維小波包
2.8.2 小波包二叉樹
2.8.3 快速小波包變換
2.8.4 最優(yōu)小波包基
2.8.5 二維小波包
2.9 數(shù)值實驗指南
2.9.1 軟件
2.9.2 一維分段光滑信號的連續(xù)小波變換
2.9.3 離散小波變換的非線性逼近
2.9.4 小波包的非線性逼近
2.1 0總結(jié)
第3章 冗余小波變換
3.1 引言
3.2 非抽取小波變換
3.2.1 一維非抽取小波變換
3.3 部分抽取小波變換
3.4 對偶樹復(fù)值小波變換
……
第4章 非線性多尺度變換
第5章 脊波和曲波變換
第6章 稀疏性和噪聲去除
第7章 線性反問題
第8章 形態(tài)多樣性
第9章 稀疏盲源分離
第10章 球面上的多尺度幾何分析
第11章 壓縮感知
算法列表
參考文獻