基于四元数的彩色图像去噪算法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.2 课题的研究背景和研究意义 | 第10-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-18页 |
| 1.3.1 图像去噪的研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3.1.1 局部图像去噪方法 | 第14-16页 |
| 1.3.1.2 非局部图像去噪方法 | 第16-17页 |
| 1.3.2 四元数在彩色图像处理中的研究现状 | 第17-18页 |
| 1.4 本课题的技术难点 | 第18-19页 |
| 1.5 本文的主要研究内容和结构安排 | 第19-21页 |
| 1.5.1 主要研究内容 | 第19-20页 |
| 1.5.2 结构安排 | 第20-21页 |
| 第二章 四元数及彩色图像的四元数表示 | 第21-27页 |
| 2.1 四元数的定义与基本运算 | 第21-23页 |
| 2.2 彩色图像的四元数表示 | 第23-24页 |
| 2.3 图像质量的评价标准 | 第24-26页 |
| 2.3.1 客观评价指标 | 第24-25页 |
| 2.3.2 主观评价指标 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于四元数的加权核范数最小方法 | 第27-34页 |
| 3.1 低秩矩阵分析方法 | 第27-29页 |
| 3.1.1 NNM问题 | 第27-28页 |
| 3.1.2 WNNM问题 | 第28-29页 |
| 3.2 四元数矩阵的奇异值分解 | 第29-30页 |
| 3.3 基于四元数加权核范数最小方法 | 第30-33页 |
| 3.3.1 四元数加权核范数最小模型 | 第30-31页 |
| 3.3.2 四元数加权核范数最小算法 | 第31-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于QWNNM的彩色图像去噪 | 第34-51页 |
| 4.1 图像的非局部自相似性 | 第34-35页 |
| 4.2 基于四元数加权核范数最小的彩色图像去噪 | 第35-38页 |
| 4.2.1 QWNNM去噪模型 | 第35页 |
| 4.2.2 QWNNM去噪求解算法 | 第35-38页 |
| 4.3 实验验证 | 第38-49页 |
| 4.3.1 参数设置 | 第39页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第39-49页 |
| 4.3.2.1 低噪声水平 | 第39-44页 |
| 4.3.2.2 高噪声水平 | 第44-48页 |
| 4.3.2.3 盲去噪验证 | 第48-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 总结与展望 | 第51-53页 |
| 1 本文工作总结 | 第51-52页 |
| 2 工作展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 攻读硕士学位期间的成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
