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基于稀疏表示理论的图像去噪算法研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第13-21页
    1.1 课题研究背景与意义第13-14页
    1.2 论文研究现状第14-16页
        1.2.1 图像去噪研究现状第14-15页
        1.2.2 稀疏表示研究现状第15-16页
    1.3 图像质量的评价第16-18页
        1.3.1 主观评价第17页
        1.3.2 客观评价第17-18页
    1.4 论文研究内容第18-19页
    1.5 本文内容安排第19-21页
第二章 图像去噪综述第21-31页
    2.1 空间域图像去噪方法第21-24页
        2.1.1 均值滤波第21-23页
        2.1.2 中值滤波第23-24页
    2.2 频率域图像去噪方法第24-26页
        2.2.1 低通滤波第24-26页
    2.3 经典小波去噪法第26-29页
        2.3.1 小波阈值去噪第26-29页
    2.4 本章小结第29-31页
第三章 改进的K-奇异值分析图像去噪算法研究第31-61页
    3.1 稀疏表示简介第31-34页
        3.1.1 稀疏表示理论第31-32页
        3.1.2 稀疏表示模型第32-34页
    3.2 稀疏分解算法第34-40页
        3.2.1 松弛优化算法第34-35页
        3.2.2 贪婪追踪算法第35-37页
        3.2.3 组合优化算法第37页
        3.2.4 最速下降法理论第37-38页
        3.2.5 改进的最速下降正交匹配追踪第38-40页
    3.3 过完备字典的设计第40-41页
        3.3.1 固定字典第40-41页
        3.3.2 学习型字典第41页
    3.4 过完备字典的学习方法第41-43页
        3.4.1 最优方向法第41-42页
        3.4.2 K-奇异值分解第42-43页
    3.5 K-奇异值分解图像去噪第43-44页
    3.6 改进的K-奇异值分解图像去噪算法第44-49页
        3.6.1 K-均值聚类算法第44-45页
        3.6.2 字典噪声原子裁剪第45-46页
        3.6.3 稀疏贝叶斯学习第46-47页
        3.6.4 改进的K-SVD去噪算法描述第47-49页
    3.7 仿真实验及结果分析第49-59页
        3.7.1 传统K-SVD去噪效果分析第49-52页
        3.7.2 改进的K-SVD去噪效果分析第52-59页
    3.8 本章小结第59-61页
第四章 基于结构和纹理部分的图像去噪算法研究第61-79页
    4.1 引言第61-62页
    4.2 MCA分解模型第62-63页
    4.3 基于MCA的图像去噪算法第63-64页
    4.4 结构部分去噪第64-66页
    4.5 纹理部分去噪第66-69页
        4.5.1 全相位离散余弦双正交变换(APDCBT)第66-67页
        4.5.2 APBT原子库的构造第67-68页
        4.5.3 APDCBT字典纹理图像去噪模型第68-69页
    4.6 仿真结果与分析第69-77页
        4.6.1 基于MCA噪声图像的结构纹理提取实验第69-70页
        4.6.2 基于结构纹理的图像去噪实验第70-77页
    4.7 本章小结第77-79页
第五章 基于GUI界面的稀疏去噪算法分析第79-87页
    5.1 引言第79页
    5.2 运行及开发环境介绍第79页
        5.2.1 运行环境第79页
        5.2.2 开发环境第79页
    5.3 操作界面设计第79-82页
        5.3.1 窗口部分第80页
        5.3.2 读取图像部分第80-81页
        5.3.3 添加噪声部分第81页
        5.3.4 去噪方法部分第81-82页
        5.3.5 按钮操作部分第82页
    5.4 仿真实验及分析第82-85页
    5.5 本章小结第85-87页
第六章 结论与展望第87-89页
    6.1 本文工作总结第87-88页
    6.2 研究展望第88-89页
致谢第89-91页
参考文献第91-95页
附录A (攻读硕士学位期间学术成果目录)第95页

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