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基于非相干字典学习的图像去雨与病理图像分类

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第8-16页
    1.1 背景和意义第8-9页
    1.2 研究现状第9-14页
        1.2.1 字典学习第9-10页
        1.2.2 非相干字典学习第10-11页
        1.2.3 单幅图像去雨第11-13页
        1.2.4 病理图像分类第13-14页
    1.3 论文主要研究内容及结构安排第14-16页
        1.3.1 论文的主要研究内容第14页
        1.3.2 论文的结构安排第14-16页
第2章 字典学习第16-22页
    2.1 字典学习模型第16-18页
        2.1.1 稀疏编码第16-18页
        2.1.2 字典更新第18页
    2.2 常见的字典学习算法第18-20页
        2.2.1 K-SVD算法第18-19页
        2.2.2 在线字典学习第19-20页
    2.3 非相干字典学习第20-21页
        2.3.1 字典的相干性第20页
        2.3.2 框架理论第20-21页
    2.4 本章小结第21-22页
第3章 基于非相干字典学习的单幅图像去雨第22-34页
    3.1 引言第22-23页
    3.2 基于非相干字典学习的单幅图像去雨算法第23-26页
        3.2.1 模型构建第23页
        3.2.2 目标函数的求解第23-25页
        3.2.3 字典学习的步骤第25页
        3.2.4 图像去雨步骤第25-26页
    3.3 实验分析第26-33页
        3.3.1 对合成雨图的去雨实验第26-31页
        3.3.2 对真实雨图的去雨实验第31-33页
        3.3.3 不同算法的去雨时间对比分析第33页
    3.4 本章小结第33-34页
第4章 基于非相干字典学习的病理图像分类第34-45页
    4.1 引言第34页
    4.2 基于非相干字典学习的病理图像分类算法第34-38页
        4.2.1 预处理第34-35页
        4.2.2 非相干字典学习第35-38页
        4.2.3 算法实现步骤第38页
    4.3 实验结果比较与分析第38-44页
        4.3.1 BreaKHis数据集第39页
        4.3.2 实验对比结果第39-41页
        4.3.3 实验参数的分析第41-44页
    4.4 本章小结第44-45页
第5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
参考文献第47-52页
致谢第52-53页
研究生期间发表的学术论文及成果第53页

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