基于高斯加权与流形的彩色图像降噪算法研究与实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 灰度图像降噪算法 | 第9-10页 |
| 1.2.2 彩色图像降噪算法 | 第10-11页 |
| 1.3 降噪算法评价标准 | 第11-13页 |
| 1.3.1 主观标准 | 第11页 |
| 1.3.2 客观标准 | 第11-13页 |
| 1.4 本文研究的主要内容 | 第13-14页 |
| 2 基于非局部均值的彩色图像降噪算法 | 第14-22页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 相关工作 | 第14-16页 |
| 2.2.1 非局部均值法原理 | 第14-15页 |
| 2.2.2 噪声模型 | 第15-16页 |
| 2.3 改进的 NFL 的彩色图像降噪算法 | 第16-18页 |
| 2.3.1 改进的 NFL 的彩色图像降噪算法 | 第16-18页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第18-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 基于 PCA 与局部性原理的彩色图像降噪算法 | 第22-34页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 相关工作 | 第22-25页 |
| 3.2.1 PCA 算法 | 第22-24页 |
| 3.2.2 线性最小均方误差算法 | 第24-25页 |
| 3.3 基于 PCA 与局部性原理的图像降噪算法 | 第25-29页 |
| 3.3.1 建立含噪声的 PCA 子空间 | 第25-26页 |
| 3.3.2 降噪处理 | 第26-27页 |
| 3.3.3 二次修正 | 第27-29页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第29-32页 |
| 3.5 总结 | 第32-34页 |
| 4 基于高斯加权与流形的彩色图像降噪算法 | 第34-49页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 相关工作 | 第34-40页 |
| 4.2.1 高维滤波器 | 第34-35页 |
| 4.2.2 流形 | 第35-37页 |
| 4.2.3 边界保持的域变换滤波算法 | 第37-40页 |
| 4.3 基于自适应流形的高维滤波算法 | 第40-44页 |
| 4.3.1 算法具体实现 | 第40-43页 |
| 4.3.2 流形的创建 | 第43-44页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第44-47页 |
| 4.5 总结 | 第47-49页 |
| 5 工作总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 工作总结 | 第49页 |
| 5.2 工作展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 附录 | 第57页 |
| A 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第57页 |
