基于稀疏分解的医学图像去噪
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·医学图像去噪的背景 | 第8页 |
| ·图像去噪的研究进展 | 第8-9页 |
| ·图像质量评价 | 第9-10页 |
| ·主观评价 | 第9-10页 |
| ·客观评价 | 第10页 |
| ·本文工作安排 | 第10-12页 |
| 第二章 图像去噪方法简介 | 第12-19页 |
| ·数字图像的有关知识 | 第12页 |
| ·空间域上图像去噪 | 第12-15页 |
| ·线性滤波 | 第13-14页 |
| ·中值滤波 | 第14-15页 |
| ·频率域图像去噪 | 第15页 |
| ·小波去噪 | 第15-19页 |
| ·小波收缩法 | 第16-17页 |
| ·阈值收缩法去噪结果 | 第17-19页 |
| 第三章 信号的稀疏表示 | 第19-34页 |
| ·信号表示 | 第19-20页 |
| ·正交分解 | 第20-22页 |
| ·信号的稀疏表示 | 第22-24页 |
| ·信号的过完备原子库 | 第23-24页 |
| ·信号稀疏分解的MP算法 | 第24-30页 |
| ·匹配跟踪（MP）算法的基本思想 | 第24-26页 |
| ·MP算法的实现方法 | 第26-29页 |
| ·MP算法计算复杂性分析 | 第29-30页 |
| ·基于MP算法信号稀疏分解仿真实验 | 第30-34页 |
| 第四章 医学图像的稀疏分解 | 第34-43页 |
| ·图像稀疏分解 | 第34-36页 |
| ·图像稀疏分解原理 | 第34-35页 |
| ·图像过完备原子库的选择 | 第35-36页 |
| ·基于遗传算法的图像MP稀疏分解 | 第36-39页 |
| ·遗传算法 | 第36-38页 |
| ·基于遗传算法和MP的图像稀疏分解 | 第38-39页 |
| ·基于遗传算法实验结果与分析 | 第39-43页 |
| 第五章 基于稀疏分解的医学图像去噪 | 第43-55页 |
| ·图像稀疏分解去噪原理 | 第43-44页 |
| ·图像有用信息与噪声信息的区分 | 第44-49页 |
| ·采用硬门限 | 第44-47页 |
| ·相干比阈值 | 第47页 |
| ·医学图像相干比阈值的确定 | 第47-49页 |
| ·基于分块的医学图像去噪 | 第49-50页 |
| ·基于分块的去噪的思想 | 第49-50页 |
| ·基于分块去噪的实验仿真 | 第50页 |
| ·分块下相干比阈值去噪 | 第50-52页 |
| ·分块下硬阈值去噪 | 第52-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·论文总结 | 第55页 |
| ·下一步工作展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士期间工作成果 | 第61页 |
