基于自适应神经网络模糊推理系统的图像去噪算法研究

摘要	第1-4页
Abstract	第4-9页
第1章 绪论	第9-13页
·图像去噪处理的意义	第9-11页
·图像去噪的意义	第9-10页
·研究图像去噪方法的意义	第10-11页
·国内外研究图像去噪技术的现状	第11-12页
·本文研究内容和创新点	第12-13页
第2章 图像脉冲噪声检测及滤除	第13-27页
·图像噪声	第13-18页
·噪声定义及模型	第13-16页
·图像噪声分类	第16-18页
·图像脉冲噪声检测	第18-19页
·图像脉冲噪声检测	第18页
·图像脉冲噪声检测效果评价	第18-19页
·图像噪声滤除	第19-27页
·图像噪声滤除方法	第19-25页
·图像滤噪性能评价方法	第25-27页
第3章 自适应神经网络模糊推理系统	第27-37页
·ANFIS概述	第27-28页
·ANFIS网络结构	第28-33页
·Mamdani型ANFIS	第29-32页
·Takagi-Sugeno型ANFIS	第32-33页
·ANFIS学习算法	第33-37页
·基于梯度下降的学习算法	第34-35页
·基于最小二乘的学习算法	第35页
·混合学习算法	第35-37页
第4章 脉冲噪声检测算法的改进	第37-43页
·基于二阶差分图像脉冲噪声检测	第37-40页
·算法原理	第37-38页
·算法步骤及结论	第38-40页
·基于自适应中值原理的二次噪声检测	第40-43页
·算法原理	第40页
·算法步骤及结论	第40-43页
第5章 基于ANFIS的非线性滤波算法	第43-61页
·ANFIS在图像去噪中的应用	第43-46页
·MATLAB模糊逻辑工具箱简介	第43-44页
·基于ANFIS的图像去噪模型建立	第44-46页
·基于ANFIS的图像去噪算法	第46-61页
·算法基本原理	第46-48页
·算法基本步骤	第48页
·实验结果与分析	第48-61页
第6章 总结与展望	第61-63页
·总结	第61-62页
·展望	第62-63页
参考文献	第63-67页
致谢	第67-69页
攻读学位期间研究成果	第69页