| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 图像去噪综述 | 第10-13页 |
| 1.2.1 图像去噪定义 | 第10-11页 |
| 1.2.2 图像去噪算法研究 | 第11-13页 |
| 1.3 基于NSCT域图像去噪算法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 研究问题 | 第14-15页 |
| 1.5 论文研究内容及组织结构 | 第15-17页 |
| 2 非下采样Contourlet变换概述 | 第17-30页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 多尺度几何分析概述 | 第17-19页 |
| 2.2.1 小波变换的优点和不足 | 第17-18页 |
| 2.2.2 图像的多尺度几何表示方法 | 第18-19页 |
| 2.3 Contourlet变换 | 第19-23页 |
| 2.3.1 拉普拉斯金字塔滤波器 | 第20-21页 |
| 2.3.2 方向滤波器组 | 第21-23页 |
| 2.4 非下采样Contourlet变换 | 第23-28页 |
| 2.4.1 非下采样金字塔滤波器组 | 第24-26页 |
| 2.4.2 非下采样方向滤波器组 | 第26-28页 |
| 2.5 图像质量评价标准 | 第28-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 基于改进阈值函数的NSCT域图像去噪算法 | 第30-42页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 阈值处理概述 | 第30-36页 |
| 3.2.1 阈值函数 | 第30-33页 |
| 3.2.2 噪声估计 | 第33页 |
| 3.2.3 阈值选取 | 第33-36页 |
| 3.3 基于改进阈值函数的NSCT域图像去噪算法 | 第36-41页 |
| 3.3.1 改进阈值函数 | 第36-38页 |
| 3.3.2 算法原理 | 第38-39页 |
| 3.3.3 实验结果及分析 | 第39-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于NSCT域隐马尔科夫树模型的去噪统计算法 | 第42-56页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 隐马尔科夫模型概要 | 第42-46页 |
| 4.2.1 马尔科夫链 | 第42-44页 |
| 4.2.2 隐马尔科夫模型 | 第44-45页 |
| 4.2.3 隐马尔科夫树模型 | 第45-46页 |
| 4.3 基于NSCT域隐马尔科夫树模型的去噪统计算法 | 第46-55页 |
| 4.3.1 NSCT变换系数特征及关系 | 第47-48页 |
| 4.3.2 NSCT域HMT模型 | 第48-50页 |
| 4.3.3 算法原理 | 第50-52页 |
| 4.3.4 实验结果及分析 | 第52-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 总结 | 第56-57页 |
| 5.2 展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第62页 |