| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 引言 | 第11页 |
| 1.2 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2.1 医用超声图像的去噪 | 第11-12页 |
| 1.2.2 本文的实验系统与实验数据 | 第12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-19页 |
| 1.3.1 常见噪声的噪声模型 | 第12-14页 |
| 1.3.2 常用的图像去噪算法 | 第14-17页 |
| 1.3.3 图像去噪效果的评价 | 第17-19页 |
| 1.4 论文研究内容 | 第19-21页 |
| 第二章 基于中值滤波与相位一致性的全变分滤波器 | 第21-36页 |
| 2.1 基于偏微分方程的噪声去除方法 | 第21-24页 |
| 2.1.1 基于各向异性扩散过程的去噪方法 | 第21-23页 |
| 2.1.2 全变分方法 | 第23-24页 |
| 2.2 基于相位一致性的边缘与纹理区域识别 | 第24-26页 |
| 2.3 基于中值滤波与相位一致性的全变分去噪方法 | 第26-30页 |
| 2.3.1 基于相位一致性的全变分去噪方法 | 第27-28页 |
| 2.3.2 相位一致性约束下的中值融合滤波器 | 第28-29页 |
| 2.3.3 使用中值滤波与相位一致性方法的全变分去噪方法 | 第29-30页 |
| 2.4 方法效果评价 | 第30-34页 |
| 2.5 医用超声图像的去噪结果 | 第34-35页 |
| 2.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 图像的频率域分层去噪方法 | 第36-51页 |
| 3.1 非下采样的轮廓波变换 | 第36-40页 |
| 3.2 直觉模糊熵 | 第40-42页 |
| 3.3 基于非下采样的轮廓波变换的分层去噪方法 | 第42-45页 |
| 3.3.1 图像的方向局部直觉模糊熵 | 第42-44页 |
| 3.3.2 改进的图像频率域分层去噪方法 | 第44-45页 |
| 3.4 方法评价与验证 | 第45-48页 |
| 3.5 图像的频率域分层去噪方法在超声图像上的应用 | 第48-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于块匹配三维协同方法的融合滤波增强方法 | 第51-63页 |
| 4.1 块匹配三维协同滤波方法 | 第51-54页 |
| 4.2 融合滤波增强方法 | 第54-56页 |
| 4.3 结果分析与比较 | 第56-60页 |
| 4.4 融合滤波增强方法在超声图像上的应用 | 第60-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 总结 | 第63-64页 |
| 5.2 展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 作者简介 | 第72-73页 |
| 硕士期间参加的科研项目与科研成果 | 第73页 |