超小波分析及应用
作者： 屈小波
出版日期：2008-6-1
本书以概要形式讲述超小波分析的基本理论，并紧密结合实践应用研究。第1章介绍本门课程的学习方法，介绍如何开展课程学习方法、新技术学习对策和工程训练推荐方式。第2章概要介绍应用小波分析和应用时必须掌握的小波分析内容，即多尺度分析和Mallat算法。超小波是基于小波分析基础之上新的多尺度分析，不了解小波分析直接去学习，显然不合适。本章主要向读者介绍必须掌握的小波分析内容。第3章由小波变换引入到脊波和曲波分析，介绍其方向性的优点，并结合其特点，进行初步的应用研究。第4章介绍3D—DFB和Surfacelet变换。第5章介绍方向波与楔波变换。第6章介绍高光谱压缩。第7章介绍Bandelet变换和应用。第8章介绍小线变换。第9章介绍Contourlet变换及其应用。第10章介绍脉冲耦合神经网络（PCNN）与小波变换。 本书以精缩的理论知识、实践教学和工程训练相结合，可以作为计算机应用、通信工程和电子工程专业硕士和博士研究生、工程硕士、教师及工程技术人员学习数字图像处理、图像分析和基本图形学技术研究型教材、参考书和实验教学指导书。具有较强计算机编程能力和扎实理论的高年级本科生，可以选取其中适合部分内容作为工程训练的基本教材。
第1章 超小波分析的学习方法
1.1 超小波分析学习的对策
1.2 新知识和技术进展学习攻守策略
1.3 工程训练或研究课题推荐学习方式
第2章 多分辨分析和塔式算法
2.1 多分辨分析
2.2 Mallat算法
2.3 小波包变换的Mallat算法
2.3.1 小波包分解的Mallat算法
2.3.2 小波包合成的Mallat算法
2.4 金字塔算法
2.4.1 信号的分解过程
2.4.2 空间的分解过程
2.4.3 系数的分解过程
2.4.4 信号的重建过程
2.4.5 空间的重建过程
2.4.6 系数的重建过程
2.5 小波包完全分解的空间塔式结构
2.6 二维小波变换的Mallat算法
2.6.1 二维多分辨分析
2.6.2 二维小波变换及小波包变换的Mallat算法
第3章 脊波和曲波变换
3.1 Ridgelet变换的定义
3.1.1 一维Ridgelet变换
3.1.2 二维Ridgelet变换
3.2 正交Ridgelet变换
3.3 单尺度和多尺度Ridgelet
3.3.1 单尺度Ridgelet变换
3.3.2 多尺度Ridgelet变换
3.4 Ridgelet：变换的应用
3.4.1 基于Ridgelet变换的图像去噪
3.4.2 基于Riclgelet变换的图像压缩
3.4.3 Ridgelet变换的其他应用
3.5 Curvelet变换
3.5.1 Curvelet变换的提出
3.5.2 Curvelet变换的研究进展及现状
