本书共九章。第一章为绪论，主要对超小波的基础概念进行简单论述；第二章为多分辨分析和塔式算法，主要介绍应用超小波时需要掌握的分析方法；第三章为脊波与曲波变换方法，主要通过脊波与曲波变换方法介绍其方向性特点；第四章为基于小波变换的高光谱图像压缩方法，主要研究了三维光谱等图像压缩方法；第五章主要阐述了复小波在图像去噪中的应用方法；第六章主要研究了耦合边缘提取的超小波图像分解模型；第七章研究了小波在纹理图像处理中的应用方法；第八章分析了Beamlet及其应用；第九章对Contourlet变换及其应用进行重点阐述。 本书可作为计算机科学与技术、信息与通信工程和电子科学与技术等信息学科的硕士研究生和博士研究生、教师及工程技术人员，学习信号与信息处理、数字图像处理、图像分析和基本图形学技术的研究型教材、参考书和实验教学指导书。

第一章 绪论
第一节 超小波变换
第二节 超小波分析
第三节 超小波分析学习方法
第二章 多分辨分析和塔式算法
第一节 多分辨分析
第二节 小波包变换的Mallat算法
第三节 金字塔算法
第四节 小波包完全分解的空间塔式结构
第五节 二维小波变换的Mallat算法
第三章 脊波与曲波变换方法
第一节 脊波变换的概念
第二节 基于全局和局部对偶框架的数字脊波重构
第三节 图像去噪的数字曲波变换算法
第四节 基于曲波变换的图像遥感分解
第四章 基于小波变换的高光谱图像压缩方法
第一节 三维光谱压缩的必要性
第二节 KLT基本理论
第三节 对块零树编码压缩方法对超光谱数据压缩
第四节 基于KLT/WT和谱特征矢量量化三维谱像数据压缩
第五章 复小波图像去噪方法
第一节 复小波理论
第二节 二元树复小波变换
第三节 图像小波域统计模型
第四节 二元树复小波构造
第五节 复小波在图像去噪中的应用
第六章 耦合边缘提取的超小波图像分解模型
第一节 图像分解和边缘检测的发展
第二节 结合半二次规整化的图像卡通-纹理-边缘分解法
第三节 基于曲线波的图像卡通-纹理-边缘分解法
第七章 小波在纹理图像处理中的应用
第一节 纹理与小波
第二节 纹理研究的基本问题和主要方法
第三节 纹理图像的分类与融合
第八章 Beamlet及其应用
第一节 基本理论
第二节 Beamlet应用
第九章 Contourlet变换及其应用
第一节 Contourlet的原理
第二节 Contourlet的应用
第三节 基于Contourlet变换的图像增强
参考文献