| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 引言 | 第8-13页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文的主要工作和章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 基础知识 | 第13-19页 |
| 2.1 数字图像的表示 | 第13页 |
| 2.2 图像退化/复原模型 | 第13-14页 |
| 2.3 空间滤波原理 | 第14-16页 |
| 2.4 脉冲噪声模型 | 第16页 |
| 2.5 图像质量评价标准 | 第16-18页 |
| 2.5.1 主观评价 | 第16-17页 |
| 2.5.2 客观评价 | 第17-18页 |
| 2.6 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 常见的滤波算法分析 | 第19-26页 |
| 3.1 均值滤波器 | 第19-20页 |
| 3.1.1 算数均值滤波器 | 第19-20页 |
| 3.1.2 几何均值滤波器 | 第20页 |
| 3.1.3 谐波均值滤波器 | 第20页 |
| 3.2 中值滤波器 | 第20-24页 |
| 3.2.1 加权中值滤波 | 第21-22页 |
| 3.2.2 开关/极值中值滤波 | 第22页 |
| 3.2.3 自适应中值滤波 | 第22-23页 |
| 3.2.4 各中值滤波算法仿真比较 | 第23-24页 |
| 3.3 其他常见滤波器 | 第24-25页 |
| 3.3.1 最大值和最小值滤波器 | 第24-25页 |
| 3.3.2 修正的阿尔法均值滤波器 | 第25页 |
| 3.3.3 自适应滤波器 | 第25页 |
| 3.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第四章 基于决策判别的椒盐噪声分步迭代去除算法 | 第26-40页 |
| 4.1 算法原理 | 第26-33页 |
| 4.1.1 噪声检测 | 第26-27页 |
| 4.1.2 噪声去除 | 第27-33页 |
| 4.2 算法实现 | 第33-35页 |
| 4.3 实验与结果分析 | 第35-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 基于中值滤波的两级滤波渗透椒盐噪声去除算法 | 第40-56页 |
| 5.1 算法原理 | 第40-48页 |
| 5.1.1 全噪声点分析和处理 | 第40-44页 |
| 5.1.2 两级滤波方法的引入 | 第44-45页 |
| 5.1.3 模板窗口大小分析 | 第45-46页 |
| 5.1.4 渗透处理方法的引入 | 第46-48页 |
| 5.2 算法实现 | 第48-49页 |
| 5.3 实验与结果分析 | 第49-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 结论和展望 | 第56-58页 |
| 6.1 主要结论 | 第56-57页 |
| 6.2 研究展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 在学期间的研究成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |