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基于变分PDE和非局部均值图像去噪方法的研究

致谢第9-10页
摘要第10-12页
Abstract第12-13页
第1章 绪论第19-32页
    1.1 研究背景与意义第19-20页
    1.2 噪声的分类及其数学模型第20-21页
    1.3 图像去噪的国内外研究现状与存在问题第21-26页
        1.3.1 图像去噪的研究现状第21-26页
        1.3.2 存在问题第26页
    1.4 图像去噪的质量评价标准第26-29页
        1.4.1 客观评价标准第27-29页
        1.4.2 主观评价标准第29页
    1.5 研究成果与创新点第29-30页
    1.6 论文组织结构第30-32页
第2章 理论基础知识第32-39页
    2.1 有界变差函数的基本理论第32-34页
    2.2 变分法相关知识第34-36页
    2.3 数学形态学基本理论第36-38页
        2.3.1 灰度膨胀与腐蚀第37页
        2.3.2 灰度开与闭元算第37-38页
    2.4 本章小结第38-39页
第3章 基于变分PDE的非线性混合去噪模型第39-57页
    3.1 引言第39-42页
    3.2 基于混合正则化方法的自适应去噪模型第42-49页
        3.2.1 基于混合正则化方法的自适应去噪模型第42-43页
        3.2.2 HRAIDM的数值解法第43-44页
        3.2.3 仿真实验第44-49页
    3.3 基于TV和高阶变分的自适应图像去噪模型第49-56页
        3.3.1 基于TV和高阶变分的自适应图像去噪模型第49页
        3.3.2 TVHV-AIDM的数值解法第49-52页
        3.3.3 仿真实验第52-56页
    3.4 本章小结第56-57页
第4章 自适应各向异性扩散模型第57-71页
    4.1 结构张量及其特性第57-59页
    4.2 基于结构张量的自适应各向异性扩散模型第59-65页
        4.2.1 扩散模型分析第59-61页
        4.2.2 基于结构张量的自适应各向异性扩散模型第61-62页
        4.2.3 仿真实验第62-65页
    4.3 带保真项的张量型扩散模型第65-69页
        4.3.1 经典张量型扩散模型第65-66页
        4.3.2 带保真项的自适应张量型扩散模型第66-68页
        4.3.3 仿真实验第68-69页
    4.4 本章小结第69-71页
第5章 平均曲率运动模型在椒盐噪声去除中的应用第71-91页
    5.1 相关工作第71-80页
        5.1.1 统计排序滤波器第71-73页
        5.1.2 开关排序滤波器第73-76页
        5.1.3 基于模糊理论滤波器第76-78页
        5.1.4 变分PDE方法第78-80页
    5.2 基于数学形态学的椒盐噪声检测方法第80-82页
        5.2.1 现有噪声检测方法介绍第80页
        5.2.2 基于数学形态学的椒盐噪声检测第80-82页
    5.3 基于MCM的椒盐噪声去噪模型第82-84页
    5.4 仿真实验第84-90页
        5.4.1 椒盐噪声检测实验第84-85页
        5.4.2 椒盐噪声去除实验第85-90页
    5.5 本章小结第90-91页
第6章 非局部均值方法在随机脉冲噪声去除中的应用第91-101页
    6.1 非局部均值滤波器第91-93页
    6.2 改进的模糊加权的非局部均值滤波方法第93-95页
        6.2.1 模糊加权函数第93-94页
        6.2.2 非局部均值方法的扩展第94-95页
    6.3 参数选择和仿真实验第95-99页
        6.3.1 参数的选择第95-96页
        6.3.2 仿真实验第96-99页
    6.4 本章小结第99-101页
第7章 总结与展望第101-103页
    7.1 本文的工作总结第101-102页
    7.2 今后的研究工作展望第102-103页
参考文献第103-113页
攻读博士学位期间参加的科研项目第113-114页
攻读博士学位期间完成的论文第114页

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