| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 图像去噪技术的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的主要研究内容和结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 图像去噪技术 | 第18-30页 |
| 2.1 噪声类别 | 第18-19页 |
| 2.2 图像去噪方法研究 | 第19-24页 |
| 2.2.1 常规图像去噪方法及优缺点对比 | 第19-23页 |
| 2.2.2 变分和偏微分方程去噪算法 | 第23页 |
| 2.2.3 基于变换域的去噪算法 | 第23-24页 |
| 2.3 图像质量评价方法 | 第24-28页 |
| 2.3.1 图像质量评价模型 | 第24-25页 |
| 2.3.2 直观质量评价 | 第25-27页 |
| 2.3.3 间接质量评价 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 改进Kernel PCA的图像去噪算法 | 第30-44页 |
| 3.1 Kernel PCA去噪算法研究 | 第30-35页 |
| 3.1.1 核方法 | 第30-32页 |
| 3.1.2 Kernel PCA算法 | 第32-34页 |
| 3.1.3 基于Kernel PCA的图像去噪算法 | 第34-35页 |
| 3.2 基于距离映射的Kernel PCA重构算法 | 第35-40页 |
| 3.2.1 定点迭代重构算法及其缺陷 | 第36-37页 |
| 3.2.2 MDS与距离映射 | 第37-38页 |
| 3.2.3 基于距离映射的Kernel PCA重构算法 | 第38-40页 |
| 3.3 核参数的选择 | 第40-42页 |
| 3.3.1 核参数的重要性 | 第40-41页 |
| 3.3.2 核参数选择算法 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 算法实验及分析 | 第44-54页 |
| 4.1 仿真实验 | 第44-50页 |
| 4.1.1 仿真数据及实验设计 | 第44-45页 |
| 4.1.2 仿真实验结果与分析 | 第45-50页 |
| 4.2 人脸图像数据的去噪及结果对比 | 第50-52页 |
| 4.2.1 人脸图像数据库简介 | 第50-51页 |
| 4.2.2 Yale B人脸数据库实验 | 第51-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 全文总结 | 第54页 |
| 5.2 工作展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 作者简介 | 第62-63页 |
