| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 图目录 | 第9-10页 |
| 表目录 | 第10-11页 |
| 1. 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 图像去噪研究背景及研究意义 | 第11页 |
| 1.2 图像去噪的研究现状和方法 | 第11-14页 |
| 1.2.1 空域去噪 | 第12-13页 |
| 1.2.2 变换域去噪 | 第13页 |
| 1.2.3 时域去噪 | 第13页 |
| 1.2.4 色彩域去噪 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究的内容及创新 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 2. 图像去噪理论及方法 | 第16-28页 |
| 2.1 图像和视频噪声分析 | 第16-18页 |
| 2.1.1 噪声分类 | 第16-17页 |
| 2.1.2 噪声模型 | 第17-18页 |
| 2.2 图像空间域去噪 | 第18-28页 |
| 2.2.1 中值滤波(Media filter) | 第19页 |
| 2.2.2 均值滤波(Mean filter) | 第19-20页 |
| 2.2.3 高斯滤波器(Gaussian filter) | 第20-22页 |
| 2.2.4 双边滤波器(Bilateral filter) | 第22-23页 |
| 2.2.5 非局部均值滤波器(NLM filter) | 第23-28页 |
| 3. 经典去噪算法性能对比 | 第28-38页 |
| 3.1 实验设计 | 第28-29页 |
| 3.2 实验结果对比 | 第29-37页 |
| 3.2.1 均值滤波 | 第30页 |
| 3.2.2 中值滤波 | 第30-31页 |
| 3.2.3 高斯滤波 | 第31-33页 |
| 3.2.4 双边滤波 | 第33-34页 |
| 3.2.5 非局部均值滤波 | 第34-37页 |
| 3.3 实验结论 | 第37-38页 |
| 4. 快速非局部均值图像去噪算法 | 第38-56页 |
| 4.1 利用对称性优化 | 第40-43页 |
| 4.2 颠倒像素位置和邻域的遍历次序 | 第43-44页 |
| 4.3 高斯函数近似优化 | 第44-45页 |
| 4.4 下采样优化 | 第45-48页 |
| 4.4.1 行下采样 | 第46页 |
| 4.4.2 列下采样 | 第46-47页 |
| 4.4.3 行列下采样 | 第47-48页 |
| 4.5 Neon 指令优化 | 第48-50页 |
| 4.6 实验设计 | 第50页 |
| 4.7 实验结果及分析 | 第50-56页 |
| 4.7.1 时间性能分析 | 第51-53页 |
| 4.7.2 去噪性能分析 | 第53-55页 |
| 4.7.3 实验结论 | 第55-56页 |
| 5. 结论与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 结论 | 第56页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 个人简历、在校期间发表的学术论文与研究成果 | 第62页 |
