彩色图像滤波算法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·问题的提出和研究意义 | 第9-10页 |
| ·彩色图像滤波的国内外现状 | 第10-12页 |
| ·本文的工作和论文的内容安排 | 第12-15页 |
| ·本文的工作 | 第12-13页 |
| ·论文的内容安排 | 第13-15页 |
| 第二章 彩色图像滤波基础和常用的滤波算法 | 第15-27页 |
| ·彩色图像滤波基础 | 第15-18页 |
| ·数字图像的矩阵表示 | 第15-16页 |
| ·噪声模型 | 第16-17页 |
| ·滤波器性能评价标准 | 第17-18页 |
| ·常用的滤波算法 | 第18-25页 |
| ·三种经典的滤波算法 | 第18-21页 |
| ·加权类型的滤波算法 | 第21-22页 |
| ·开关型的滤波算法 | 第22-24页 |
| ·模糊矢量滤波算法 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 快速有效的脉冲噪声检测器 | 第27-33页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·算法原理 | 第27-28页 |
| ·仿真实验 | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第四章 基于噪声检测的迭代滤波算法 | 第33-49页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·算法原理 | 第33-36页 |
| ·MVMF、MBVDF 和MDDF | 第34-35页 |
| ·改进的基于相似度的自适应滤波算法 MSAA | 第35-36页 |
| ·仿真实验 | 第36-43页 |
| ·定性评价 | 第36-43页 |
| ·定量评价 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-49页 |
| 第五章 基于噪声检测和神经模糊网络的滤波算法 | 第49-73页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·鲁棒性神经模糊网络（RNFN） | 第50-57页 |
| ·网络结构 | 第50-51页 |
| ·一个新的鲁棒性模糊隶属函数 | 第51-54页 |
| ·学习算法 | 第54-56页 |
| ·测试（滤波）过程 | 第56-57页 |
| ·仿真实验 | 第57-71页 |
| ·定性评价 | 第57-63页 |
| ·定量评价 | 第63-69页 |
| ·计算复杂度评价 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 第六章 基于矢量尺度的医学图像滤波算法 | 第73-89页 |
| ·引言 | 第73-74页 |
| ·算法原理 | 第74-78页 |
| ·尺度估计 | 第74-76页 |
| ·基于球尺度的矢量滤波器 | 第76-78页 |
| ·仿真实验 | 第78-88页 |
| ·定性评价 | 第78-81页 |
| ·定量评价 | 第81-88页 |
| ·本章小结 | 第88-89页 |
| 第七章 全文总结 | 第89-91页 |
| ·主要工作 | 第89页 |
| ·主要创新点 | 第89-90页 |
| ·今后的工作 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91-93页 |
| 参考文献 | 第93-99页 |
| 附录：作者在攻读博士学位期间发表的论文 | 第99页 |
