| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 图像去噪方法国内外的研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 图像去噪方法的概述 | 第10-11页 |
| 1.2.2 小波图像去噪方法的研究现状 | 第11页 |
| 1.2.3 中值滤波的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.4 图像去噪技术的国内外热点和趋势 | 第13页 |
| 1.3 本文的研究内容与结构安排 | 第13-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 图像去噪方法概述 | 第15-23页 |
| 2.1 图像的噪声概述 | 第15-16页 |
| 2.2 常用的图像去噪方法概述 | 第16-18页 |
| 2.2.1 空域去噪算法 | 第16-17页 |
| 2.2.2 频域去噪方法 | 第17-18页 |
| 2.2.3 自适应滤波方法 | 第18页 |
| 2.3 中值滤波算法 | 第18-21页 |
| 2.3.1 加权中值滤波 | 第19-20页 |
| 2.3.2 开关中值滤波 | 第20页 |
| 2.3.3 极值中值滤波 | 第20页 |
| 2.3.4 自适应中值滤波 | 第20-21页 |
| 2.4 图像去噪质量评价方法概述 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于脉冲噪声检测的极值自适应中值滤波的图像去噪 | 第23-34页 |
| 3.1 脉冲噪声的检测 | 第23-26页 |
| 3.2 图像脉冲噪声的滤波 | 第26-27页 |
| 3.3 算法描述 | 第27页 |
| 3.4 实验仿真验证和分析 | 第27-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 小波变换的基本理论与小波去噪 | 第34-44页 |
| 4.1 小波变换概述 | 第34-38页 |
| 4.1.1 连续小波变换 | 第34-35页 |
| 4.1.2 离散小波变换 | 第35-36页 |
| 4.1.3 二维离散小波 | 第36-38页 |
| 4.2 多分辨率分析与Mallat算法 | 第38-41页 |
| 4.2.1 多分辨率分析定义 | 第38-39页 |
| 4.2.2 一维Mallat算法 | 第39-41页 |
| 4.3 小波去噪 | 第41-43页 |
| 4.3.1 小波去噪的基本原理 | 第41-42页 |
| 4.3.2 小波去噪的方法 | 第42页 |
| 4.3.3 小波去噪算法的比较分析 | 第42-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 小波阈值滤波 | 第44-60页 |
| 5.1 小波阈值收缩法基本原理 | 第44页 |
| 5.2 常用的阈值选取 | 第44-46页 |
| 5.2.1 全局阈值 | 第44-45页 |
| 5.2.2 局部阈值 | 第45-46页 |
| 5.2.3 本文采用的阈值 | 第46页 |
| 5.3 阈值处理函数的选取 | 第46-49页 |
| 5.3.1 传统阈值处理函数 | 第46-48页 |
| 5.3.2 本文采用的阈值处理函数 | 第48-49页 |
| 5.4 小波基和小波分解层的选择 | 第49-50页 |
| 5.4.1 小波基的选择 | 第49页 |
| 5.4.2 小波分解层的选择 | 第49-50页 |
| 5.5 实验分析 | 第50-58页 |
| 5.6 本章小结 | 第58-60页 |
| 第6章 图像混合噪声的去噪方法 | 第60-66页 |
| 6.1 混合滤波思想的提出 | 第60页 |
| 6.2 本文的图像混合噪声去除方法 | 第60-61页 |
| 6.3 实验结果和分析 | 第61-65页 |
| 6.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 攻读学位期间取得学术成果 | 第71页 |