| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| ·传统的滤波方法及存在的问题 | 第9-11页 |
| ·PCNN在滤波方面的研究现状与研究意义 | 第11-13页 |
| ·PCNN的模型及原理 | 第13-17页 |
| ·论文的主要工作及创新点 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-20页 |
| 第二章 基于PCNN赋时矩阵可变步长的高斯噪声滤波 | 第20-30页 |
| ·高斯噪声滤波存在的研究问题及解决方法 | 第20-21页 |
| ·基于PCNN赋时矩阵可变步长的高斯噪声滤波算法 | 第21-24页 |
| ·PCNN赋时矩阵的应用原理 | 第21-22页 |
| ·灰度补偿的准则 | 第22-23页 |
| ·结合策略 | 第23-24页 |
| ·计算机仿真结果对比分析 | 第24-28页 |
| ·结论 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 灰度极限脉冲耦合神经网络混合噪声滤波 | 第30-41页 |
| ·混合噪声滤波研究存在的问题及解决方法 | 第30-31页 |
| ·灰度极限脉冲耦合神经网络混合噪声滤波算法 | 第31-34页 |
| ·椒盐噪声滤波 | 第31-32页 |
| ·高斯噪声滤波 | 第32-34页 |
| ·计算机仿真结果分析 | 第34-39页 |
| ·结论 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于简化的PCNN模型的混合噪声滤波 | 第41-48页 |
| ·简化的PCNN模型 | 第41-42页 |
| ·滤除椒盐噪声 | 第42-43页 |
| ·去除高斯噪声 | 第43-44页 |
| ·计算机仿真结果对比分析 | 第44-46页 |
| ·结论 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 结束语 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 攻读硕士学位期间完成的论文 | 第54-55页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目与工作 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |