基于稀疏表示和字典训练的图像去噪

摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-7页
第一章 绪言	第7-12页
·课题研究背景及意义	第7-8页
·国内外研究现状与发展趋势	第8-10页
·本文的主要工作及组织结构	第10-12页
第二章 图像去噪的基础知识	第12-23页
·引言	第12页
·图像质量的评价	第12-13页
·图像质量的主观评价	第12页
·图像质量的客观评价	第12-13页
·常用的图像去噪方法	第13-22页
·图像的空间域去噪方法	第13-16页
·图像的频域去噪方法	第16-21页
·最优线性滤波图像去噪方法	第21-22页
·本章小结	第22-23页
第三章 稀疏表示及过完备字典的图像去噪	第23-35页
·图像的稀疏表示	第23-28页
·基于压缩感知理论的图像稀疏表示重构算法介绍	第24-28页
·过完备字典的设计	第28-33页
·基于 MOD 算法的字典训练	第29-31页
·基于 K-SVD 算法的字典训练	第31-33页
·字典学习算法对比实验	第33-35页
第四章 基于过完备稀疏表示的图像去噪	第35-43页
·基于贝叶斯重建的图像去噪模型	第35-36页
·基于单个 DCT 域的图像去噪	第36-37页
·基于双正交基的联合字典学习	第37-38页
·基于双正交基字典学习的图像去噪算法	第38-39页
·基于双正交基的图像去噪实验结果	第39-43页
第五章 结论	第43-45页
致谢	第45-46页
参考文献	第46-50页
攻读学位期间发表论文目录	第50页