蒙特卡罗非局部均值与低秩张量的锚定融合
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 课题来源 | 第12页 |
| 1.2 课题研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.3 图像去噪 | 第13-15页 |
| 1.3.1 图像噪声类型 | 第13-15页 |
| 1.3.2 图像去噪模型 | 第15页 |
| 1.4 图像去噪研究现状 | 第15-19页 |
| 1.4.1 内部去噪 | 第16-18页 |
| 1.4.2 外部去噪 | 第18-19页 |
| 1.5 论文的主要研究内容 | 第19-20页 |
| 1.6 本文章节安排 | 第20-22页 |
| 2 张量数学运算与优势 | 第22-34页 |
| 2.1 张量的定义 | 第22-23页 |
| 2.2 张量的基本运算 | 第23-26页 |
| 2.2.1 张量矩阵化 | 第24-25页 |
| 2.2.2 张量乘法 | 第25-26页 |
| 2.3 张量的秩 | 第26-29页 |
| 2.3.1 秩-1张量 | 第26-27页 |
| 2.3.2 CP分解 | 第27-29页 |
| 2.4 张量塔克分解 | 第29-32页 |
| 2.4.1 塔克分解简介 | 第29-31页 |
| 2.4.2 塔克分解的应用 | 第31-32页 |
| 2.5 张量在图像处理中的优势 | 第32-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 3 蒙特卡罗非局部均值与低秩张量的锚定融合 | 第34-48页 |
| 3.1 加速非局部均值 | 第34-36页 |
| 3.2 蒙特卡罗非局部均值 | 第36-42页 |
| 3.2.1 抽样过程 | 第36-39页 |
| 3.2.2 错误概率边界 | 第39-42页 |
| 3.3 低秩张量 | 第42-46页 |
| 3.3.1 稀疏核张量 | 第42-44页 |
| 3.3.2 优化基矩阵 | 第44页 |
| 3.3.3 修剪稀疏张量 | 第44-46页 |
| 3.4 模型锚定融合 | 第46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 4 实验验证 | 第48-54页 |
| 4.1 图像质量评价标准 | 第48-50页 |
| 4.1.1 主观评价标准 | 第48-49页 |
| 4.1.2 客观评价标准 | 第49-50页 |
| 4.2 图像去噪的实验结果 | 第50-53页 |
| 4.2.1 图像去噪的参数设置 | 第50-51页 |
| 4.2.2 实验结果比较 | 第51-53页 |
| 4.3 本章总结 | 第53-54页 |
| 总结与展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-63页 |
| 作者简介 | 第63页 |
