基于非局部块匹配的图像去噪算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的章节安排 | 第12-14页 |
| 2 图像去噪算法综述 | 第14-22页 |
| 2.1 噪声模型及常见去噪算法 | 第14-17页 |
| 2.1.1 噪声的来源及图像中的噪声模型 | 第14-16页 |
| 2.1.2 常见的图像去噪算法 | 第16-17页 |
| 2.2 非局部图像去噪算法 | 第17-20页 |
| 2.2.1 非局部去噪算法的分类 | 第17-18页 |
| 2.2.2 BM3D算法 | 第18-20页 |
| 2.3 图像去噪质量评价标准 | 第20-21页 |
| 2.3.1 主观评价 | 第20页 |
| 2.3.2 客观评价 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 基于边缘方向搜索相似块的图像去噪算法 | 第22-44页 |
| 3.1 基于边缘方向搜索相似块 | 第22-26页 |
| 3.1.1 沿固定方向搜索相似块的局限性 | 第22-24页 |
| 3.1.2 确定适合图像细节的搜索邻域 | 第24-26页 |
| 3.2 基于沿边缘方向搜索相似块的图像去噪算法 | 第26-30页 |
| 3.2.1 确定边缘像素和光滑像素 | 第26页 |
| 3.2.2 基于欧式距离的块匹配分组 | 第26-28页 |
| 3.2.3 协同滤波 | 第28-29页 |
| 3.2.4 聚合 | 第29页 |
| 3.2.5 计算复杂度 | 第29-30页 |
| 3.3 实验结果 | 第30-41页 |
| 3.3.1 主观评价 | 第31-38页 |
| 3.3.2 客观评价 | 第38-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-44页 |
| 4 基于NCSR模型的协同滤波去噪算法 | 第44-60页 |
| 4.1 改进非局部图像块的滤波模型 | 第44-48页 |
| 4.1.1 硬阈值过滤的局限性 | 第44-45页 |
| 4.1.2 基于NCSR滤波模型的非局部滤波公式 | 第45-48页 |
| 4.2 基于NCSR模型的协同滤波去噪算法 | 第48-52页 |
| 4.2.1 像素点的分类 | 第49页 |
| 4.2.2 基于欧氏距离的快速块匹配 | 第49-50页 |
| 4.2.3 三维协同滤波 | 第50-52页 |
| 4.2.4 聚合 | 第52页 |
| 4.3 实验结果 | 第52-58页 |
| 4.3.1 主观评价 | 第53-57页 |
| 4.3.2 客观评价 | 第57-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 5 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 总结 | 第60页 |
| 5.2 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
