非局部算法在图像去噪中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| ·图像的基本表示 | 第12-13页 |
| ·图像作为离散空间定义的函数 | 第12页 |
| ·图像作为矩阵 | 第12页 |
| ·图像作为向量 | 第12-13页 |
| ·图像作为连续空间定义的函数 | 第13页 |
| ·图像噪声模型及其分类 | 第13-17页 |
| ·根据噪声的来源分类 | 第13-14页 |
| ·根据噪声的性质分类 | 第14-16页 |
| ·根据与图像的关系分类 | 第16-17页 |
| ·图像去噪质量评价准则 | 第17-18页 |
| ·客观评价方法 | 第17-18页 |
| ·主观评价方法 | 第18页 |
| ·全文组织结构 | 第18-20页 |
| 第2章 图像去噪方法概述 | 第20-28页 |
| ·空间域去噪方法 | 第20-23页 |
| ·平滑线性滤波 | 第20-22页 |
| ·排序统计滤波 | 第22-23页 |
| ·基于PDE 的去噪法 | 第23页 |
| ·频率域去噪方法 | 第23-26页 |
| ·基于Fourier 变换去噪法 | 第23-24页 |
| ·基于Wiener 滤波去噪法 | 第24-25页 |
| ·基于小波变换去噪法 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 图像噪声方差估计 | 第28-38页 |
| ·二维小波分解算法 | 第28-29页 |
| ·Donoho 估计算法 | 第29-30页 |
| ·基于离散小波变换的的光滑样条估计 | 第30-35页 |
| ·数值结果 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-38页 |
| 第4章 非局部滤波去噪算法 | 第38-52页 |
| ·非局部均值滤波去噪算法 | 第38-39页 |
| ·非局部双边滤波去噪算法 | 第39-41页 |
| ·数值结果 | 第40-41页 |
| ·自适应非局部均值去噪算法 | 第41-48页 |
| ·种子像素生长融合算法 | 第42页 |
| ·基于像素融合生长的自适应非局部均值去噪算法 | 第42-44页 |
| ·数值结果 | 第44-48页 |
| ·本章小结 | 第48-52页 |
| 第5章 非局部全变差去噪算法 | 第52-62页 |
| ·全变差去噪算法 | 第52-58页 |
| ·全变差去噪模型 | 第52-53页 |
| ·全变差去噪算法数值格式 | 第53-55页 |
| ·数值结果 | 第55-58页 |
| ·非局部全变差去噪算法 | 第58-61页 |
| ·非局部算子的定义和非局部全变差模型 | 第58-59页 |
| ·非局部全变差去噪算法 | 第59-60页 |
| ·非局部全变差去噪算法数值格式 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第68页 |
