| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| ·课题背景 | 第10页 |
| ·图像噪声 | 第10-12页 |
| ·噪声特征 | 第11页 |
| ·噪声分类 | 第11-12页 |
| ·去噪质量评价标准 | 第12页 |
| ·基于均值滤波的去噪方法 | 第12-14页 |
| ·均值滤波的缺陷分析 | 第13页 |
| ·加权均值滤波器 | 第13-14页 |
| ·基于中值滤波的去噪方法 | 第14-15页 |
| ·加权中值滤波 | 第14页 |
| ·开关中值滤波 | 第14-15页 |
| ·自适应滤波方法 | 第15页 |
| ·极值中值滤波 | 第15页 |
| ·基于偏微分方程的去噪方法 | 第15-17页 |
| ·PM 模型 | 第16-17页 |
| ·Catté模型 | 第17页 |
| ·SRAD 模型 | 第17页 |
| ·关于参数k 的最佳估计 | 第17页 |
| ·基于多尺度几何分析的去噪方法 | 第17-20页 |
| ·小波变换 | 第17-19页 |
| ·图像多尺度几何分析 | 第19-20页 |
| ·论文的主要内容 | 第20-22页 |
| 第2章 基于改进中值、均值滤波的椒盐噪声去噪算法 | 第22-39页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·基于严重椒盐噪声污染图像的改进中值滤波算法 | 第22-31页 |
| ·Max-Min 检测算子和噪声分类方法 | 第23-24页 |
| ·双窗口滤波和噪声检测窗口的确定 | 第24-26页 |
| ·低密度噪声：八邻域相似度函数加权滤波 | 第26-27页 |
| ·中密度噪声：剪除噪声的中值滤波 | 第27页 |
| ·高密度噪声：四邻域均值滤波 | 第27-28页 |
| ·仿真实验结果及分析 | 第28-31页 |
| ·基于直方图和邻域相关系数的加权均值滤波算法 | 第31-37页 |
| ·直方图相关性 | 第31-34页 |
| ·邻域灰度相关性 | 第34页 |
| ·算法步骤 | 第34-36页 |
| ·仿真实验结果及分析 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第3章 基于改进各向异性扩散的超声散斑噪声去噪算法 | 第39-51页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·医学超声图像散斑噪声模型分析 | 第39-40页 |
| ·基于中值-各向异性扩散的超声图像去噪算法 | 第40-50页 |
| ·多方向中值滤波 | 第41-42页 |
| ·归一化局部方差 | 第42-43页 |
| ·仿真实验结果及分析 | 第43-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于Context 模型的非下采样Contourlet 变换去噪算法 | 第51-69页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·小波理论基础 | 第51-53页 |
| ·多采样系统 | 第51-53页 |
| ·平移不变性 | 第53页 |
| ·小波去噪方法综述 | 第53-55页 |
| ·阈值函数的选择 | 第54页 |
| ·阈值的选择 | 第54-55页 |
| ·Contourlet 变换 | 第55-59页 |
| ·平移不变性分析 | 第58页 |
| ·冗余度分析 | 第58-59页 |
| ·非下采样Contourlet 变换 | 第59-60页 |
| ·基于Context 模型的非下采样Contourlet 变换去噪算法 | 第60-68页 |
| ·空间自适应Context 模型 | 第60-62页 |
| ·基于Context 模型的去噪算法 | 第62页 |
| ·仿真实验结果及分析 | 第62-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
