| 摘要 | 第7-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-24页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10页 |
| 1.2 图像中噪声的产生和分类 | 第10-15页 |
| 1.2.1 图像噪声 | 第10页 |
| 1.2.2 图像噪声的分类 | 第10-11页 |
| 1.2.3 图像噪声的模型 | 第11-15页 |
| 1.3 图像去噪算法介绍 | 第15-18页 |
| 1.3.1 基于均值滤波图像去噪 | 第15页 |
| 1.3.2 基于维纳滤波图像去噪 | 第15-16页 |
| 1.3.3 基于中值滤波图像去噪 | 第16页 |
| 1.3.4 基于小波图像去噪 | 第16-17页 |
| 1.3.5 基于偏微分方程图像去噪 | 第17-18页 |
| 1.3.6 基于全变分图像去噪 | 第18页 |
| 1.4 图像质量评价体系 | 第18-22页 |
| 1.4.1 图像质量的主观评价标准 | 第18-19页 |
| 1.4.2 图像质量的客观评价标准 | 第19-22页 |
| 1.5 本文结构与创新 | 第22-24页 |
| 第二章 全变分模型在图像去噪中的应用 | 第24-28页 |
| 2.1 概述 | 第24页 |
| 2.2 全变分图像去噪模型 | 第24-25页 |
| 2.3 相关数学预备知识 | 第25-26页 |
| 2.3.1 内积空间 | 第25页 |
| 2.3.2 范数 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 基于四方向全变分模型的图像去噪算法 | 第28-50页 |
| 3.1 概述 | 第28页 |
| 3.2 约束性全变分图像去噪模型 | 第28-29页 |
| 3.3 GP-TV算法和FGP-TV算法 | 第29-35页 |
| 3.3.1 GP-TV算法 | 第29-33页 |
| 3.3.2 FGP-TV算法 | 第33-35页 |
| 3.4 基于4-TV图像去噪模型的图像去噪算法 | 第35-43页 |
| 3.4.1 4-TV图像去噪模型 | 第35-37页 |
| 3.4.2 GP-4-TV算法 | 第37-41页 |
| 3.4.3 FGP-4-TV算法 | 第41-43页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第43-49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于四方向权重全变分模型的图像去噪算法 | 第50-74页 |
| 4.1 概述 | 第50页 |
| 4.2 基于约束性WTV图像去噪模型的图像去噪算法 | 第50-57页 |
| 4.2.1 WTV图像去噪模型 | 第50-51页 |
| 4.2.2 GP-WTV算法 | 第51-55页 |
| 4.2.3 FGP-WTV算法 | 第55-57页 |
| 4.3 基于约束性4-WTV图像去噪模型的图像去噪算法 | 第57-63页 |
| 4.3.1 4-WTV图像去噪模型 | 第57页 |
| 4.3.2 GP-4-WTV算法 | 第57-63页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第63-71页 |
| 4.5 本章小结 | 第71-74页 |
| 第五章 基于四方向权重全变分稀疏模型的图像去噪算法 | 第74-106页 |
| 5.1 概述 | 第74页 |
| 5.2 图像的稀疏表示 | 第74-76页 |
| 5.2.1 信号的稀疏表示 | 第74-75页 |
| 5.2.2 图像的稀疏表示 | 第75-76页 |
| 5.3 离散余弦变换 | 第76-79页 |
| 5.3.1 离散余弦变换在图像稀疏表示中的应用 | 第76-77页 |
| 5.3.2 一维离散余弦变换 | 第77页 |
| 5.3.3 二维离散余弦变换 | 第77-78页 |
| 5.3.4 图像在2D-DCT变换下的能量分布 | 第78-79页 |
| 5.4 图像的稀疏表示在神经生理学上的意义 | 第79-81页 |
| 5.5 分裂Bregman算法 | 第81-85页 |
| 5.5.1 Bregman距离 | 第81-82页 |
| 5.5.2 Bregman迭代算法 | 第82页 |
| 5.5.3 分裂Bregman迭代算法 | 第82-85页 |
| 5.6 基于约束性WTV-S和4-WTV-S图像去噪模型的图像去噪算法 | 第85-95页 |
| 5.6.1 TV-S、WTV-S、4-TV-S和4-WTV-S图像去噪模型 | 第85-86页 |
| 5.6.2 GP-WTV-S算法 | 第86-91页 |
| 5.6.3 GP-4-WTV-S算法 | 第91-95页 |
| 5.7 实验结果与分析 | 第95-104页 |
| 5.8 本章小结 | 第104-106页 |
| 第六章 总结与展望 | 第106-108页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第106-107页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第107-108页 |
| 参考文献 | 第108-120页 |
| 致谢 | 第120-122页 |
| 攻读博士学位期间撰写的学术论文 | 第122页 |
