| 摘要 | 第9-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-30页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 图像噪声分析 | 第13-17页 |
| 1.3 图像去噪的研究现状 | 第17-23页 |
| 1.3.1 空间域去噪方法 | 第17-20页 |
| 1.3.2 变换域去噪方法 | 第20-23页 |
| 1.4 图像质量评价标准 | 第23-27页 |
| 1.4.1 主观质量评价方法 | 第24-25页 |
| 1.4.2 客观质量评价方法 | 第25-27页 |
| 1.5 论文主要工作与章节安排 | 第27-30页 |
| 1.5.1 主要工作 | 第27-28页 |
| 1.5.2 章节安排 | 第28-30页 |
| 第二章 非局部均值去噪理论与方法 | 第30-43页 |
| 2.1 引言 | 第30-31页 |
| 2.2 邻域去噪理论与方法 | 第31-34页 |
| 2.2.1 均值滤波去噪方法 | 第31-32页 |
| 2.2.2 高斯滤波去噪方法 | 第32页 |
| 2.2.3 Yaroslavsky滤波去噪方法 | 第32-33页 |
| 2.2.4 双边滤波去噪方法 | 第33-34页 |
| 2.3 非局部均值去噪理论与方法 | 第34-38页 |
| 2.3.1 像素点级非局部均值去噪方法 | 第35-37页 |
| 2.3.2 图像块级非局部均值去噪方法 | 第37-38页 |
| 2.4 实验与分析 | 第38-42页 |
| 2.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第三章 旋转不变的非局部均值去噪方法 | 第43-65页 |
| 3.1 引言 | 第43-44页 |
| 3.2 基于旋转邻域的相似性度量 | 第44-46页 |
| 3.3 基于旋转不变描述子的相似性度量 | 第46-50页 |
| 3.3.1 局部二值模式 | 第46-48页 |
| 3.3.2 局部频域描述子 | 第48-50页 |
| 3.3.3 基于局部频域描述子的相似性度量 | 第50页 |
| 3.4 旋转不变的非局部均值去噪方法 | 第50-52页 |
| 3.5 实验与分析 | 第52-64页 |
| 3.6 本章小结 | 第64-65页 |
| 第四章 多尺度非局部均值与局部适应主成分分析相结合的去噪方法 | 第65-91页 |
| 4.1 引言 | 第65-66页 |
| 4.2 基于四叉树的多尺度非局部均值去噪方法 | 第66-69页 |
| 4.3 局部适应的主成分分析去噪方法 | 第69-75页 |
| 4.3.1 主成分分析基本原理 | 第69-71页 |
| 4.3.2 局部适应的主成分分析 | 第71-75页 |
| 4.4 实验与分析 | 第75-90页 |
| 4.5 本章小结 | 第90-91页 |
| 第五章 基于方法噪声的形状自适应非局部均值去噪方法 | 第91-108页 |
| 5.1 引言 | 第91-92页 |
| 5.2 基于方法噪声的形状自适应非局部均值去噪 | 第92-97页 |
| 5.2.1 方法噪声平滑 | 第92-94页 |
| 5.2.2 空间自适应的图像块形状估计 | 第94-96页 |
| 5.2.3 基于形状自适应图像块和新权重值的非局部均值去噪 | 第96-97页 |
| 5.3 实验与分析 | 第97-107页 |
| 5.4 本章小结 | 第107-108页 |
| 第六章 总结与展望 | 第108-111页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第108-109页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第109-111页 |
| 致谢 | 第111-113页 |
| 参考文献 | 第113-125页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第125-126页 |
