| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第11页 |
| 1.4 论文架构与内容安排 | 第11-12页 |
| 第二章 有限混合模型先验学习图像去噪方法 | 第12-19页 |
| 2.1 引言 | 第12页 |
| 2.2 先验学习图像去噪方法 | 第12-13页 |
| 2.3 高斯模型 | 第13-15页 |
| 2.4 高斯混合模型 | 第15-17页 |
| 2.5 基于图像片的多尺度图像分析方法 | 第17-18页 |
| 2.6 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 S型图像片提取算子及在EPLL去噪模型中的应用 | 第19-31页 |
| 3.1 引言 | 第19页 |
| 3.2 基于高斯混合模型的最大化对数似然概率图像去噪方法 | 第19-20页 |
| 3.3 S型图像片提取算子 | 第20-22页 |
| 3.4 图像片聚类分析 | 第22-23页 |
| 3.5 图像去噪实验结果与分析 | 第23-28页 |
| 3.6 本章小结 | 第28-31页 |
| 第四章 基于非对称混合高斯分布的多元混合模型去噪方法研究 | 第31-39页 |
| 4.1 引言 | 第31页 |
| 4.2 非对称单高斯分布 | 第31-34页 |
| 4.3 实验对比 | 第34-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 总结与展望 | 第39-41页 |
| 5.1 总结 | 第39-40页 |
| 5.2 展望 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 作者简介 | 第47页 |
