基于多尺度几何分析系数相关性去噪算法研究
| 摘要 | 第1-12页 |
| ABSTRACT | 第12-14页 |
| 缩略语 | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-20页 |
| ·图像去噪技术的背景和意义 | 第15-16页 |
| ·多尺度几何分析技术简介 | 第16-17页 |
| ·基于相关性的图像去噪技术介绍 | 第17-18页 |
| ·本文主要研究工作及内容安排 | 第18-20页 |
| 第二章 图像去噪算法 | 第20-29页 |
| ·图像去噪技术的发展 | 第20-22页 |
| ·基于空域的去噪 | 第20-21页 |
| ·基于变换域的去噪 | 第21-22页 |
| ·典去噪模型 | 第22-24页 |
| ·空域及变换域模型 | 第22-23页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第23页 |
| ·偏微分方程 | 第23-24页 |
| ·线性代数模型 | 第24页 |
| ·近期优秀去噪算法 | 第24-26页 |
| ·非局部均值 | 第24-25页 |
| ·BM3D | 第25-26页 |
| ·K-SVD | 第26页 |
| ·与本文相关的去噪算法简介 | 第26-27页 |
| ·傅立叶变换 | 第26-27页 |
| ·小波分析 | 第27页 |
| ·多尺度几何分析 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 多尺度几何分析 | 第29-41页 |
| ·引言 | 第29-32页 |
| ·多尺度几何分析思想的发展 | 第29-30页 |
| ·经典多尺度模型的发展 | 第30-31页 |
| ·多尺度相关性概述 | 第31-32页 |
| ·小波分析 | 第32-37页 |
| ·小波分析的发展 | 第33页 |
| ·小波分析的特点 | 第33-35页 |
| ·基于小波分析的图像去噪技术 | 第35-37页 |
| ·经典多尺度分析模型 | 第37-39页 |
| ·Ridgelet | 第37页 |
| ·Curvelet | 第37-38页 |
| ·Contourlet | 第38-39页 |
| ·多尺度模型中的系数相关性 | 第39-40页 |
| ·多尺度模型中相关性的特点 | 第39-40页 |
| ·相关性的意义 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于NSCT系数相关性的去噪研究 | 第41-52页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·NSCT系数中的相关性 | 第41-46页 |
| ·NSCT和4D模型 | 第42页 |
| ·尺度间相关性与方向间相关性 | 第42-45页 |
| ·方向间相关性的利用 | 第45-46页 |
| ·方案讨论与介绍 | 第46-49页 |
| ·实施方案的讨论 | 第46页 |
| ·基于方向窗和3D滤波器 | 第46-48页 |
| ·基于3D区域生长 | 第48-49页 |
| ·结果与分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于维度发散与信息聚类的图像分析 | 第52-69页 |
| ·信息的维度增加 | 第52-55页 |
| ·信息的冗余和相关性 | 第52-53页 |
| ·多维几何信息模型 | 第53-55页 |
| ·信息分类与重构 | 第55-58页 |
| ·信息聚类 | 第55-56页 |
| ·多维区域分割算法 | 第56页 |
| ·结构拆解 | 第56-58页 |
| ·具体步骤 | 第58-59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结和展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第79-80页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第80页 |
