基于变分偏微分方程的图像去噪及其快速算法
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 专用术语注释表 | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 图像处理和图像去噪 | 第8页 |
| 1.2 噪声的分类 | 第8-12页 |
| 1.2.1 根据噪声产生的原因分类 | 第9页 |
| 1.2.2 根据噪声与信号之间关系分类 | 第9页 |
| 1.2.3 根据噪声的概率密度函数分类 | 第9-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第13-14页 |
| 第二章 基于偏微分方程的图像去噪及其快速算法 | 第14-22页 |
| 2.1 P-M模型简介 | 第14-15页 |
| 2.2 TV模型与自适应TV模型 | 第15-17页 |
| 2.2.1 TV模型介绍 | 第15-16页 |
| 2.2.2 自适应TV模型 | 第16-17页 |
| 2.3 四阶去噪模型 | 第17-18页 |
| 2.4 一些主流快速算法 | 第18-21页 |
| 2.4.1 对偶算法 | 第18-19页 |
| 2.4.2 Split Bregman方法 | 第19-20页 |
| 2.4.3 ADMM方法 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于框式约束的快速全变差图像泊松去噪算法 | 第22-32页 |
| 3.1 泊松模型的理论分析 | 第22-24页 |
| 3.2 CADMM算法与收敛性分析 | 第24-27页 |
| 3.3 数值实验结果与分析 | 第27-31页 |
| 3.3.1 评价指标 | 第27-28页 |
| 3.3.2 数值结果与分析 | 第28-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 保持泊松图像细节的快速变分去噪算法 | 第32-40页 |
| 4.1 模型介绍 | 第32-33页 |
| 4.2 算法求解与收敛性分析 | 第33-35页 |
| 4.3 数值实验与结果分析 | 第35-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 第五章 总结与展望 | 第40-42页 |
| 5.1 总结 | 第40页 |
| 5.2 展望 | 第40-42页 |
| 参考文献 | 第42-45页 |
| 附录1 程序清单 | 第45-46页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47页 |
