基于小波域隐Markov模型的医学图像去噪
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·选题背景及意义 | 第8页 |
| ·图像去噪的研究现状 | 第8-9页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第9-10页 |
| ·论文的组织和结构 | 第10-11页 |
| 第二章 图像预处理 | 第11-21页 |
| ·图像基础理论 | 第11-15页 |
| ·图像及图像的属性 | 第11页 |
| ·图像文件格式 | 第11-13页 |
| ·医学图像的特点及DR图像的特点 | 第13-15页 |
| ·数字图像传统噪声消除方法 | 第15-21页 |
| ·数字图像中噪声的消除 | 第15-18页 |
| ·噪声消除方法的比较与选择 | 第18-21页 |
| 第三章 小波及MARKOV模型 | 第21-30页 |
| ·小波概述 | 第21-25页 |
| ·小波概念 | 第21页 |
| ·小波分析 | 第21-22页 |
| ·常用小波基函数图形 | 第22-25页 |
| ·Markov相关模型 | 第25-30页 |
| ·Markov过程 | 第26-27页 |
| ·隐Markov模型 | 第27-30页 |
| 第四章 小波变换去噪 | 第30-35页 |
| ·基于小波分析的软门限滤波方法 | 第30-34页 |
| ·小波去噪流程 | 第31页 |
| ·图像的小波变换 | 第31页 |
| ·图像小波变换的频率特性 | 第31-32页 |
| ·小波系数阈值及小波基的选择 | 第32-34页 |
| ·小波软阈值法图像去噪 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第五章 小波域隐MARKOV树模型 | 第35-42页 |
| ·小波域模型的分类 | 第35-37页 |
| ·尺度内模型 | 第35-36页 |
| ·尺度间模型 | 第36页 |
| ·混合模型 | 第36-37页 |
| ·小波域HMT | 第37-40页 |
| ·HMT参数估计 | 第38-39页 |
| ·HMT模型的训练算法 | 第39-40页 |
| ·HMT模型在图像去噪中的应用 | 第40-42页 |
| 第六章 小波域HMT模型的试验结果 | 第42-51页 |
| ·一维信号噪声去除 | 第42-45页 |
| ·自然图像噪声去除 | 第45-47页 |
| ·DR图像噪声去噪 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 总结与展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 附录 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 作者攻读硕士学位期间的发表论文情况 | 第62页 |
