| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第7页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第7-8页 |
| 1.2 医学超声图像去噪方法概述 | 第8-10页 |
| 1.2.1 传统空间域滤波方法 | 第8-9页 |
| 1.2.2 小波变换方法 | 第9页 |
| 1.2.3 多尺度几何分析方法 | 第9-10页 |
| 1.2.4 基于偏微分方程的方法 | 第10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3.1 基于多尺度几何分析方法的图像去噪算法发展及现状 | 第10-12页 |
| 1.3.2 基于偏微分方程的图像去噪算法发展及现状 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的主要工作及结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 医学超声图像去噪相关理论 | 第15-21页 |
| 2.1 超声图像成像原理 | 第15-16页 |
| 2.2 超声图像中噪声的来源 | 第16-17页 |
| 2.3 超声图像的数学模型 | 第17页 |
| 2.4 图像去噪算法的性能评价标准 | 第17-19页 |
| 2.4.1 主观评价方法 | 第18页 |
| 2.4.2 客观评价方法 | 第18-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 多尺度几何分析方法的理论基础 | 第21-33页 |
| 3.1 从傅里叶变换的缺点到小波变换 | 第21-24页 |
| 3.1.1 傅里叶变换的缺点 | 第21-22页 |
| 3.1.2 从短时傅里叶变换到小波变换 | 第22-24页 |
| 3.2 小波变换理论 | 第24-27页 |
| 3.2.1 小波变换的定义 | 第24-25页 |
| 3.2.2 小波变换的性质 | 第25-27页 |
| 3.3 多尺度几何分析方法 | 第27-30页 |
| 3.3.1 Ridgelet变换 | 第27-28页 |
| 3.3.2 Curvelet变换 | 第28-29页 |
| 3.3.3 Contourlet变换 | 第29页 |
| 3.3.4 Shearlet变换 | 第29-30页 |
| 3.4 基于多尺度几何分析的图像阈值去噪方法 | 第30-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于偏微分方程的图像去噪理论 | 第33-37页 |
| 4.1 经典PM模型方法去噪理论 | 第33-34页 |
| 4.2 几种改进的各向异性扩散模型 | 第34-36页 |
| 4.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 基于非下采样Shearlet变换和KAD模型的超声图像去噪算法 | 第37-49页 |
| 5.1 基于改进的NSST阈值去噪算法 | 第37-42页 |
| 5.1.1 非下采样Shearlet变换 | 第37-41页 |
| 5.1.2 改进的NSST阈值去噪方法 | 第41-42页 |
| 5.2 基于KAD模型的低频子带去噪 | 第42-43页 |
| 5.3 基于改进的NSST阈值和KAD模型的超声图像去噪算法 | 第43-47页 |
| 5.3.1 算法流程 | 第43-44页 |
| 5.3.2 实验结果及分析 | 第44-47页 |
| 5.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第六章 总结及展望 | 第49-51页 |
| 6.1 总结 | 第49-50页 |
| 6.2 展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-57页 |
| 攻读硕士学位期间完成的科研成果 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
