基于字典的图像降噪方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-15页 |
| ·研究课题的背景和意义 | 第9页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第9-15页 |
| ·噪声模型 | 第9-10页 |
| ·图像质量评价 | 第10-12页 |
| ·传统的图像降噪方法 | 第12-15页 |
| 第2章 预备知识 | 第15-31页 |
| ·冗余字典 | 第15-21页 |
| ·信号变换 | 第16-17页 |
| ·经典的解析型字典 | 第17-19页 |
| ·曲波 | 第18页 |
| ·轮廓波 | 第18-19页 |
| ·条带波 | 第19页 |
| ·经典的训练字典 | 第19页 |
| ·MOD | 第19页 |
| ·PCA | 第19-21页 |
| ·k-svd | 第21页 |
| ·稀疏表示 | 第21-22页 |
| ·核回归 | 第22-31页 |
| ·经典二维信号核回归 | 第22-25页 |
| ·等价核 | 第25-27页 |
| ·自适应核回归 | 第27-31页 |
| ·双边核 | 第28页 |
| ·控制核 | 第28-31页 |
| 第3章 基于自适应字典的图像降k-lld | 第31-41页 |
| ·基于自适应字典的图像降噪 | 第31-41页 |
| ·聚类 | 第31-33页 |
| ·选取特征 | 第31-32页 |
| ·距离度量 | 第32页 |
| ·聚类算法 | 第32-33页 |
| ·选取字典 | 第33-35页 |
| ·计算系数 | 第35-36页 |
| ·算法 | 第36-37页 |
| ·实验结果 | 第37页 |
| ·结论 | 第37-41页 |
| 第4章 基于加权回归的图像降噪 | 第41-50页 |
| ·基于加权回归的图像降噪 | 第41页 |
| ·K-svd | 第41-50页 |
| ·算法流程图 | 第44-45页 |
| ·实验结果 | 第45-46页 |
| ·结论 | 第46-50页 |
| 第5章 结束语 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-58页 |
