形态学和独立分量分析在图像去噪中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题的背景及意义 | 第10-12页 |
| ·数学形态学的发展及研究现状 | 第12-14页 |
| ·ICA的发展及研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文结构与内容安排 | 第15-17页 |
| 第二章 基于数学形态学的图像去噪方法研究 | 第17-28页 |
| ·数学形态学的基本算法 | 第17-19页 |
| ·二值形态学 | 第17-18页 |
| ·灰度形态学 | 第18-19页 |
| ·基于灰度形态学的图像去噪原理分析 | 第19-21页 |
| ·改进的灰度形态滤波 | 第21-23页 |
| ·仿真结果与分析 | 第23-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 独立分量分析的基本理论 | 第28-46页 |
| ·ICA的相关数学知识 | 第28-33页 |
| ·统计知识 | 第28-30页 |
| ·信息论知识 | 第30-33页 |
| ·ICA的标准模型 | 第33-34页 |
| ·ICA常用目标函数 | 第34-38页 |
| ·基于互信息最小化(MMI)的目标函数 | 第34-35页 |
| ·基于信息极大化(Infomax)的目标函数 | 第35页 |
| ·基于峰度的目标函数 | 第35-37页 |
| ·基于负熵最大化的目标函数 | 第37-38页 |
| ·ICA的优化算法 | 第38-42页 |
| ·随机梯度算法 | 第38-39页 |
| ·自然梯度算法 | 第39-40页 |
| ·固定点算法 | 第40-42页 |
| ·基于峰度的固定点算法 | 第40-41页 |
| ·基于负熵的固定点算法 | 第41-42页 |
| ·ICA性能评价指标 | 第42页 |
| ·仿真结果与分析 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于ICA的图像去噪方法研究 | 第46-60页 |
| ·ICA的去噪模型 | 第46-47页 |
| ·基于负熵的改进的FICA图像去噪算法 | 第47-50页 |
| ·基于改进的蛙跳算法的ICA图像去噪算法 | 第50-52页 |
| ·改进的蛙跳算法 | 第50-51页 |
| ·基于负熵和改进的蛙跳算法的ICA图像去噪算法 | 第51-52页 |
| ·仿真结果与分析 | 第52-59页 |
| ·FICA和MFICA图像去噪的比较 | 第53-56页 |
| ·蛙跳MICA图像去噪仿真 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 附录 攻读学位期间发表的论文 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
