| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 磁共振图像去噪的国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文的章节安排 | 第12-13页 |
| 第二章 图像去噪相关研究 | 第13-26页 |
| 2.1 空间域中的去噪算法 | 第13-15页 |
| 2.1.1 中值滤波 | 第13-14页 |
| 2.1.2 均值滤波 | 第14页 |
| 2.1.3 非局部均值滤波 | 第14-15页 |
| 2.2 频率域中的去噪算法 | 第15-20页 |
| 2.2.1 傅里叶变换域中的去噪算法 | 第15-17页 |
| 2.2.2 离散余弦变换域中的去噪算法 | 第17-18页 |
| 2.2.3 小波变换域中的去噪算法 | 第18-20页 |
| 2.3 磁共振图像的去噪算法 | 第20-25页 |
| 2.3.1 磁共振图像中的莱斯噪声 | 第20-21页 |
| 2.3.2 无偏置的非局部均值去噪算法 | 第21-22页 |
| 2.3.3 非局部最大似然去噪算法 | 第22-23页 |
| 2.3.4 基于柯尔莫可洛夫-斯米洛夫检验的非局部最大似然去噪算法 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 离散余弦变换域中的相似性度量方法 | 第26-32页 |
| 3.1 相似性度量方法的理论分析 | 第26-27页 |
| 3.2 相似性样本准确性比较的验证方法 | 第27-28页 |
| 3.3 实验与结果分析 | 第28-31页 |
| 3.3.1 实验准备工作 | 第28-29页 |
| 3.3.2 相似性样本准确性比较 | 第29-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 K均值聚类在基于DCT的非局部最大似然算法中的应用 | 第32-48页 |
| 4.1 K均值聚类的一般定义 | 第32页 |
| 4.2 离散余弦变换子空间中进行K均值聚类 | 第32-34页 |
| 4.3 算法的伪代码 | 第34页 |
| 4.4 算法的时间复杂度分析 | 第34-35页 |
| 4.5 实验与结果分析 | 第35-47页 |
| 4.5.1 实验准备工作 | 第35-37页 |
| 4.5.2 不同的离散余弦变换子空间维度对去噪效果的影响 | 第37-42页 |
| 4.5.3 不同滤波器之间峰值信噪比的比较 | 第42-44页 |
| 4.5.4 视觉评估 | 第44-45页 |
| 4.5.5 残差图像的比较 | 第45-46页 |
| 4.5.6 基于DCT的滤波器与基于KS检验的滤波器运行时间的比较 | 第46-47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 工作总结 | 第48-49页 |
| 5.2 研究展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 在学研究成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
