| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究的背景及意义 | 第9页 |
| ·图像的噪声模型 | 第9-10页 |
| ·图像去噪的发展现状 | 第10-12页 |
| ·本文主要工作 | 第12-15页 |
| 第二章 图像去噪方法 | 第15-29页 |
| ·图像去噪方法简介 | 第15-21页 |
| ·空域图像去噪方法 | 第15-17页 |
| ·变换域图像去噪方法 | 第17-19页 |
| ·近年新的图像去噪方法 | 第19-21页 |
| ·Treelet变换 | 第21-25页 |
| ·图像去噪质量评价准则 | 第25-27页 |
| ·客观评价 | 第26-27页 |
| ·主观评价 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于Treelet变换和最小均方误差估计 | 第29-45页 |
| ·引言 | 第29-31页 |
| ·相似图像块搜索 | 第31-32页 |
| ·Treelet变换及系数收缩 | 第32-34页 |
| ·Treelet变换 | 第32-33页 |
| ·系数收缩 | 第33-34页 |
| ·聚合 | 第34-35页 |
| ·实验结果及分析 | 第35-44页 |
| ·实验数据 | 第35页 |
| ·分解层数对去噪效果的影响 | 第35-36页 |
| ·实验结果分析 | 第36-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于Treelet变换和高斯尺度混合模型的图像去噪 | 第45-57页 |
| ·引言 | 第45-46页 |
| ·高斯尺度混合模型 | 第46-49页 |
| ·高斯尺度混合模型GSM | 第46-47页 |
| ·乘积因子的先验分布 | 第47-48页 |
| ·高斯尺度混合模型和贝叶斯最小均方误差估计的去噪 | 第48-49页 |
| ·基于Treelet变换和高斯尺度混合模型的图像去噪 | 第49-51页 |
| ·实验结果及分析 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 基于边缘先验和NSCT域高斯尺度混合模型 | 第57-73页 |
| ·引言 | 第57-59页 |
| ·基于边缘先验的图像去噪方法 | 第59-62页 |
| ·基于边缘先验的图像去噪方法 | 第59页 |
| ·梯度边缘先验信息估计 | 第59-60页 |
| ·NSCT GSM去噪方法 | 第60-62页 |
| ·算法的具体步骤 | 第62-63页 |
| ·实验结果及分析 | 第63-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 第六章 总结及展望 | 第73-75页 |
| ·论文工作总结 | 第73-74页 |
| ·展望 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |
| 硕士期间研究成果 | 第83页 |