| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 图像和视频去噪发展现状 | 第9-10页 |
| 1.2.1 图像去噪发展现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 视频去噪发展现状 | 第10页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第10-11页 |
| 1.4 本文结构 | 第11-12页 |
| 第二章 图像去噪方法 | 第12-23页 |
| 2.1 图像和视频噪声分类 | 第12-13页 |
| 2.2 图像去噪方法 | 第13-22页 |
| 2.2.1 空间域去噪方法 | 第13-19页 |
| 2.2.2 变换域去噪方法 | 第19-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 视频去噪方法 | 第23-36页 |
| 3.1 视频去噪方法概述 | 第23-24页 |
| 3.2 运动估计 | 第24-28页 |
| 3.2.1 运动估计的基本概念 | 第24页 |
| 3.2.2 块运动匹配 | 第24-28页 |
| 3.3 时域去噪 | 第28-30页 |
| 3.3.1 非运动补偿的时域去噪 | 第28-29页 |
| 3.3.2 运动补偿的时域去噪 | 第29-30页 |
| 3.4 时-空域去噪 | 第30-32页 |
| 3.4.1 非运动补偿的时-空域去噪 | 第30-32页 |
| 3.4.2 运动补偿的时-空域去噪 | 第32页 |
| 3.5 约束型视频去噪方法 | 第32-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 时空域双边滤波视频去噪算法 | 第36-49页 |
| 4.1 传统的图像双边滤波方法 | 第36-37页 |
| 4.2 时空域双边滤波视频去噪算法 | 第37-40页 |
| 4.3 时空域双边滤波算法的Matlab仿真结果与分析 | 第40-45页 |
| 4.3.1 噪声去除的评价标准 | 第40-41页 |
| 4.3.2 时空域双边滤波去噪质量的客观评价 | 第41-42页 |
| 4.3.3 时空域双边滤波去噪质量的主观评价 | 第42-45页 |
| 4.3.4 仿真结论 | 第45页 |
| 4.4 时空域双边滤波算法的OpenCV软件实现 | 第45-48页 |
| 4.4.1 实验平台介绍 | 第45页 |
| 4.4.2 实现步骤 | 第45-47页 |
| 4.4.3 实现结果 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 自适应非邻域图像去噪算法 | 第49-74页 |
| 5.1 非邻域(Non-Local,NL)去噪方法概述 | 第49-53页 |
| 5.1.1 非邻域(Non-Local,NL)去噪方法 | 第49-51页 |
| 5.1.2 现有非邻域去噪改进方法 | 第51-53页 |
| 5.2 自适应非邻域图像去噪算法 | 第53-62页 |
| 5.2.1 初步滤波 | 第55页 |
| 5.2.2 图像边缘检测 | 第55-60页 |
| 5.2.3 图像分区滤波 | 第60-62页 |
| 5.3 自适应非邻域去噪算法的Matlab仿真结果与分析 | 第62-70页 |
| 5.3.1 Matlab仿真实验环境及参数设置 | 第62页 |
| 5.3.2 自适应非邻域去噪质量的客观评价 | 第62-63页 |
| 5.3.3 自适应非邻域去噪质量的主观评价 | 第63-68页 |
| 5.3.4 自适应非邻域去噪算法的复杂度和用时分析 | 第68-70页 |
| 5.3.5 仿真结论 | 第70页 |
| 5.4 自适应非邻域去噪的OpenCV软件实现 | 第70-72页 |
| 5.4.1 实现步骤 | 第70-71页 |
| 5.4.2 实现结果 | 第71-72页 |
| 5.5 本章小结 | 第72-74页 |
| 第六章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第74页 |
| 6.2 创新点归纳 | 第74-75页 |
| 6.3 未来展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 硕士期间发表的论文 | 第81-82页 |
