基于指数类型的全变分Retinex及其在MRI复原中的应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 论文主要内容与结构安排 | 第14-17页 |
| 第2章 预备知识及理论介绍 | 第17-23页 |
| 2.1 符号介绍 | 第17-18页 |
| 2.2 相关模型介绍 | 第18-19页 |
| 2.2.1 TVH1模型 | 第18页 |
| 2.2.2 HoTVL1模型 | 第18-19页 |
| 2.2.3 LOMS模型 | 第19页 |
| 2.3 全变分模型的求解算法 | 第19-22页 |
| 2.3.1 交替极小化算法 | 第19-20页 |
| 2.3.2 交替方向乘子法 | 第20-21页 |
| 2.3.3 原始-对偶算法 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 求解Retinex问题的新模型 | 第23-41页 |
| 3.1 模型的提出 | 第23页 |
| 3.2 存在性证明 | 第23-26页 |
| 3.3 模型的求解 | 第26-29页 |
| 3.3.1 子问题v的极小化 | 第27-28页 |
| 3.3.2 子问题r和l的极小化 | 第28-29页 |
| 3.4 数值结果 | 第29-39页 |
| 3.4.1 测试高斯噪声下的灰度图像 | 第29-34页 |
| 3.4.1.1 不同噪声水平集下的稳定性 | 第30-32页 |
| 3.4.1.2 不同灰度不均匀性下的稳定性 | 第32-33页 |
| 3.4.1.3 收敛性分析 | 第33-34页 |
| 3.4.1.4 测试真实图像 | 第34页 |
| 3.4.2 测试高斯噪声下的彩色图像 | 第34-36页 |
| 3.4.3 测试脉冲噪声下的灰度图像 | 第36-38页 |
| 3.4.4 测试泊松噪声下的灰度图像 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 MRI图像复原 | 第41-57页 |
| 4.1 模型的提出 | 第41-44页 |
| 4.2 模型的求解 | 第44-46页 |
| 4.2.1 子问题v的极小化 | 第45页 |
| 4.2.2 子问题u的极小化 | 第45-46页 |
| 4.2.3 子问题b的极小化 | 第46页 |
| 4.3 实验准备 | 第46-48页 |
| 4.3.1 图像选取 | 第46-47页 |
| 4.3.2 对比模型 | 第47页 |
| 4.3.3 噪声估计 | 第47-48页 |
| 4.4 数值结果 | 第48-55页 |
| 4.4.1 测试合成MR图像 | 第48-53页 |
| 4.4.2 测试真实图像 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第5章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 总结 | 第57页 |
| 5.2 展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
