| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第8页 |
| 1.2 课题研究目的及意义 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第10-11页 |
| 第二章 噪声分类及去噪模型介绍 | 第11-21页 |
| 2.1 引言 | 第11页 |
| 2.2 噪声的分类 | 第11-12页 |
| 2.3 两种常用噪声详细介绍 | 第12-15页 |
| 2.4 传统的图像去噪模型 | 第15-20页 |
| 2.4.1 空间域滤波法 | 第15-19页 |
| 2.4.2 变换域滤波法 | 第19-20页 |
| 2.5 本章小节 | 第20-21页 |
| 第三章 分数阶微积分的基本理论 | 第21-29页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 分数阶微积分的基本理论发展概述 | 第21-22页 |
| 3.3 分数阶微积分在图像去噪中的研究现状 | 第22-23页 |
| 3.4 分数阶微积分定义 | 第23-25页 |
| 3.4.1 Grümwald-Letnikov分数阶微积分定义 | 第23-24页 |
| 3.4.2 Riemann-Liouville分数阶微积分定义 | 第24-25页 |
| 3.4.3 Caputo分数阶微积分定义 | 第25页 |
| 3.4.4 三种定义间的关系 | 第25页 |
| 3.5 分数阶微积分与整数阶微积分的比较 | 第25-26页 |
| 3.6 分数阶积分对信号的作用 | 第26-28页 |
| 3.7 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 一种可变阶次分数阶积分图像去噪算法研究 | 第29-45页 |
| 4.1 引言 | 第29页 |
| 4.2 基于个数检测椒盐噪声 | 第29-31页 |
| 4.3 噪声边缘的二次检测 | 第31-33页 |
| 4.4 对检测出的噪声点自适应去噪 | 第33-38页 |
| 4.4.1 分数阶积分数学推导 | 第33-35页 |
| 4.4.2 分数阶积分掩模的构造 | 第35-36页 |
| 4.4.3 分数阶积分算子的自适应阶数 | 第36-37页 |
| 4.4.4 分数阶积分算子的运算规则 | 第37-38页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第38-43页 |
| 4.6 本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 总结 | 第45页 |
| 5.2 展望 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-49页 |