中值滤波技术在图像处理中的应用研究
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 引言 | 第10-16页 |
| ·课题的提出 | 第10-11页 |
| ·人眼视觉特性与中值滤波关系 | 第11-12页 |
| ·中值滤波研究现状 | 第12-14页 |
| ·论文的结构 | 第14-16页 |
| 第2章 中值滤波图像处理技术 | 第16-34页 |
| ·图像噪声 | 第16-18页 |
| ·噪声的特征 | 第16-17页 |
| ·噪声的分类 | 第17页 |
| ·噪声的模型 | 第17-18页 |
| ·图像系统的常见噪声 | 第18页 |
| ·中值滤波图像处理 | 第18-23页 |
| ·中值滤波原理 | 第21-23页 |
| ·中值滤波的主要特性 | 第23页 |
| ·中值滤波图像处理的偏微分模型 | 第23-26页 |
| ·反问题正则化方法 | 第23-24页 |
| ·基于图像变换的方法 | 第24-25页 |
| ·基于变分的方法 | 第25-26页 |
| ·中值滤波算法 | 第26-33页 |
| ·经典中值滤波 | 第26-27页 |
| ·极值中值滤波 | 第27页 |
| ·开关中值滤波 | 第27-29页 |
| ·小波滤波 | 第29-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于特定选点的改进中值滤波算法 | 第34-46页 |
| ·中值滤波算法快速改进 | 第34-40页 |
| ·一维中值滤波算法及快速改进 | 第34-36页 |
| ·二维中值滤波算法及快速改进 | 第36-40页 |
| ·选点中值滤波方法 | 第40-43页 |
| ·选点滤波算法 | 第41页 |
| ·选点过程 | 第41-43页 |
| ·算法改进 | 第43页 |
| ·仿真实验结果 | 第43-44页 |
| ·小结 | 第44-46页 |
| 第4章 基于极值检测的中值滤波算法 | 第46-58页 |
| ·基于极值的噪声检测 | 第46-53页 |
| ·基本的极值检测法 | 第46-49页 |
| ·显著极值检测法 | 第49-51页 |
| ·两极门限检测法 | 第51-52页 |
| ·多窗口组合噪声检测 | 第52-53页 |
| ·误检像素的修正处理 | 第53-54页 |
| ·改进的中值滤波算法 | 第54-55页 |
| ·改进的中值滤波的基本思想 | 第54页 |
| ·改进算法 | 第54-55页 |
| ·仿真实验结果 | 第55-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第5章 改进的自适应中值滤波算法 | 第58-68页 |
| ·自适应中值滤波原理 | 第58-59页 |
| ·自适应保细节算法 | 第59-60页 |
| ·自适应保细节算法描述 | 第60页 |
| ·闸值计算 | 第60页 |
| ·改进自适应保细节算法 | 第60-62页 |
| ·算法思想 | 第60-61页 |
| ·滤波窗口的选择 | 第61-62页 |
| ·仿真实验结果 | 第62-66页 |
| ·自适应保细节法特点 | 第63页 |
| ·改进自适应保细节算法特点 | 第63页 |
| ·算法结果及比较 | 第63-65页 |
| ·误差计算及分析 | 第65-66页 |
| ·小结 | 第66-68页 |
| 第6章 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
