| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景及意义 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-10页 |
| ·本文的工作内容 | 第10-11页 |
| 第二章 基于偏微分方程的图像去噪模型 | 第11-27页 |
| ·噪声模型 | 第11-13页 |
| ·噪声的分类 | 第11-12页 |
| ·图像质量评价 | 第12-13页 |
| ·传统的图像去噪模型 | 第13-16页 |
| ·空间域滤波法 | 第14-15页 |
| ·变换域滤波法 | 第15-16页 |
| ·基于偏微分方程图像去噪模型 | 第16-25页 |
| ·基于偏微分方程图像去噪的理论基础 | 第16-20页 |
| ·常见的基于偏微分方程的图像去噪模型 | 第20-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于自适应分数阶偏微分方程的图像去噪 | 第27-41页 |
| ·基于分数阶积分的图像去噪算法 | 第27-32页 |
| ·分数阶微积分的理论基础 | 第27-30页 |
| ·基于分数阶积分的图像去噪 | 第30-32页 |
| ·基于自适应分数阶偏微分方程图像去噪新模型 | 第32-39页 |
| ·分数阶微分算子阶数的确定 | 第33页 |
| ·基于自适应分数阶偏微分方程图像去噪的算法实现 | 第33-35页 |
| ·实验验证及分析 | 第35-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于梯度保真项的图像去噪模型 | 第41-47页 |
| ·基于梯度保真项的图像去噪模型 | 第41-42页 |
| ·基于局部保真项的分数阶各向异性扩散的图像去噪模型 | 第42-44页 |
| ·边缘区域的确定 | 第43-44页 |
| ·梯度保真权值κ的确定 | 第44页 |
| ·实验验证及分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 结论与展望 | 第47-49页 |
| ·结论 | 第47页 |
| ·展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 附录 核心程序 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 个人简介 | 第59页 |