基于稀疏表示的脉冲噪声滤波算法研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-16页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9页 |
| ·噪声图像模型 | 第9-10页 |
| ·图像脉冲噪声滤波国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·空间域滤波技术 | 第10-11页 |
| ·变换域滤波技术 | 第11-12页 |
| ·冗余稀疏滤波技术 | 第12页 |
| ·图像质量的评价 | 第12-14页 |
| ·主观评价 | 第12页 |
| ·客观评价 | 第12-14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第16-25页 |
| ·图像稀疏表示 | 第16-19页 |
| ·生理基础 | 第16页 |
| ·稀疏表示模型 | 第16-17页 |
| ·稀疏表示与图像滤波 | 第17-19页 |
| ·图像重构算法 | 第19-20页 |
| ·K-SVD算法 | 第20-24页 |
| ·K-均值算法 | 第20-22页 |
| ·K-SVD算法 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 图像脉冲噪声检测 | 第25-42页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·随机值脉冲噪声检测 | 第25-27页 |
| ·边界噪声区分 | 第26页 |
| ·先进边界噪声区分 | 第26-27页 |
| ·先进边界噪声区分改进算法 | 第27-30页 |
| ·MABDND算法的具体步骤 | 第30-31页 |
| ·噪声检测阶段 | 第30页 |
| ·非噪声检测阶段 | 第30-31页 |
| ·MABDND实验及结果分析 | 第31-37页 |
| ·错检漏检数比较 | 第31-35页 |
| ·修复图像比较 | 第35-37页 |
| ·算法性能分析 | 第37页 |
| ·边界统计噪声检测 | 第37-40页 |
| ·噪声边界确定 | 第37-38页 |
| ·非噪声像素纠正 | 第38-39页 |
| ·噪声检测实例 | 第39页 |
| ·BSND检测结果对比 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 规则函数噪声滤波 | 第42-54页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·规则函数滤波 | 第42-44页 |
| ·RF定义 | 第42-43页 |
| ·边界噪声像秦的中值滤波 | 第43页 |
| ·规则滤波器 | 第43-44页 |
| ·实验及结果分析 | 第44-53页 |
| ·滤波图像效果对比 | 第44-45页 |
| ·噪声模型1 | 第45-47页 |
| ·噪声模型2 | 第47-49页 |
| ·噪声模型3 | 第49-51页 |
| ·噪声模型4 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于稀疏表示的脉冲噪声滤波 | 第54-65页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·稀疏滤波方法分析 | 第54-57页 |
| ·噪声模型分析 | 第55页 |
| ·稀疏表示滤波 | 第55-56页 |
| ·稀疏表示用于脉冲噪声 | 第56-57页 |
| ·PK-SVD滤波 | 第57-58页 |
| ·字典训练 | 第58-59页 |
| ·K-SVD字典 | 第58页 |
| ·PK-SVD字典 | 第58-59页 |
| ·实验及结果分析 | 第59-64页 |
| ·迭代阈值r的选取 | 第59-60页 |
| ·字典比较 | 第60-62页 |
| ·修复图像比较 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 混合噪声滤波 | 第65-69页 |
| ·引言 | 第65页 |
| ·混合噪声模型 | 第65页 |
| ·混合噪声滤波 | 第65-66页 |
| ·实验及结果分析 | 第66-68页 |
| ·PSNR比较 | 第66页 |
| ·修复图像比较 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 总结与展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第75页 |
