基于非局部方法的图像分割与图像去噪研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究目的以及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·文本的研究内容与组织结构 | 第10-12页 |
| 2 PDE的数值计算方法简介 | 第12-21页 |
| ·常用数值算法 | 第12-16页 |
| ·Jacobi算法 | 第12-13页 |
| ·Gauss-Seidel算法 | 第13页 |
| ·Relaxation算法 | 第13-15页 |
| ·Thomas算法 | 第15-16页 |
| ·Split-Bregman算法 | 第16-19页 |
| ·约束最优化问题 | 第17页 |
| ·Bregman迭代法 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 3 基于非局部方法的改进型CV模型 | 第21-33页 |
| ·CV模型 | 第21-27页 |
| ·传统的水平集方法实现 | 第22-23页 |
| ·改进的算法实现 | 第23-25页 |
| ·数值实验 | 第25-27页 |
| ·模型改进 | 第27页 |
| ·改进模型的实现 | 第27-29页 |
| ·Chambolle算法实现 | 第27-28页 |
| ·Split-Bregman算法实现 | 第28-29页 |
| ·数值实验 | 第29-32页 |
| ·参数设置 | 第30页 |
| ·实验对比 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 4 基于模糊区域竞争的改进型LBF模型 | 第33-48页 |
| ·LBF模型 | 第33-35页 |
| ·LBF模型的提出 | 第33-34页 |
| ·实验结果 | 第34-35页 |
| ·模型改进 | 第35-41页 |
| ·模糊核模型 | 第36-37页 |
| ·惩罚模型 | 第37-38页 |
| ·数值实现 | 第38-41页 |
| ·实验结果 | 第41-47页 |
| ·参数设置 | 第41页 |
| ·实验对比 | 第41-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 5 基于非局部方法的图像去噪研究 | 第48-64页 |
| ·图像去噪介绍 | 第48-52页 |
| ·图像去噪框架 | 第48-49页 |
| ·传统的图像去噪模型 | 第49-52页 |
| ·全变分去噪模型 | 第52-55页 |
| ·改进的算法实现 | 第52-53页 |
| ·实验结果 | 第53-55页 |
| ·模型改进 | 第55-57页 |
| ·定义和符号 | 第55-56页 |
| ·非局部TV模型 | 第56-57页 |
| ·模型的实现 | 第57-58页 |
| ·实验结果 | 第58-62页 |
| ·参数设置 | 第59页 |
| ·实验对比 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 6 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·本文工作总结 | 第64页 |
| ·未来工作展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
