基于结构相似度的图像去噪方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-14页 |
| ·噪声的概述 | 第9页 |
| ·图像去噪概述 | 第9-12页 |
| ·结构相似度简介 | 第12页 |
| ·本文结构 | 第12-14页 |
| 第二章 理论基础 | 第14-26页 |
| ·变分法 | 第14-15页 |
| ·结构相似度 | 第15-21页 |
| ·结构相似度的定义 | 第15-17页 |
| ·结构相似度的性质 | 第17-19页 |
| ·基于结构相似度的度量 | 第19-21页 |
| ·两种快速算法简介 | 第21-23页 |
| ·Chambolle 投影算法 | 第21-22页 |
| ·分裂 Bregman 算法 | 第22-23页 |
| ·图像去噪结果的质量评价标准 | 第23-26页 |
| ·均方误差(MSE) | 第23页 |
| ·信噪比(SNR) | 第23页 |
| ·峰值信噪比(PSNR) | 第23-24页 |
| ·结构相似度(SSIM) | 第24-26页 |
| 第三章 基于结构相似度的图像去噪新方法 | 第26-44页 |
| ·有界变差空间定义及性质 | 第26-27页 |
| ·定义 | 第26-27页 |
| ·性质 | 第27页 |
| ·全变分图像去噪模型 | 第27-30页 |
| ·ROF 模型的建立 | 第27-28页 |
| ·模型的分析及其数值求解 | 第28-30页 |
| ·基于结构相似度的两个改进图像去噪模型 | 第30-35页 |
| ·改进的 ROF 模型 | 第30-32页 |
| ·结构相似度的梯度 | 第32-33页 |
| ·模型 1 的求解 | 第33-35页 |
| ·模型 1 的改进 | 第35-38页 |
| ·改进模型的建立 | 第35-36页 |
| ·模型 2 的求解 | 第36-38页 |
| ·数值实验结果及分析 | 第38-39页 |
| ·参数的选择 | 第38页 |
| ·实验结果分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-44页 |
| 第四章 基于结构相似度的非局部均值滤波方法 | 第44-54页 |
| ·非局部均值滤波算法 | 第44-46页 |
| ·改进的非局部均值滤波方法 | 第46-47页 |
| ·新模型的算法 | 第47-48页 |
| ·数值实验 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-54页 |
| 第五章 基于结构相似度的稀疏表示去噪方法 | 第54-66页 |
| ·K-SVD 算法 | 第54-55页 |
| ·基于结构相似度的稀疏表示去噪方法 | 第55页 |
| ·模型的求解 | 第55-59页 |
| ·数值实验 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·本文的工作总结 | 第66-67页 |
| ·展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 在(读)期间的主要研究成果 | 第76-77页 |
