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基于PDE和全变分滤波方法的研究及在多种噪声中的应用

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-26页
   ·图像噪声概述第10-11页
   ·图像滤波方法概述第11-13页
   ·PDE 滤波方法概述第13-23页
     ·偏微分方程滤波方法的优势和特点第13-16页
     ·新 PDE 滤波模型提出的途径第16-23页
       ·直接法第16-18页
       ·活动标架法第18-20页
       ·能量泛函极小化法第20-22页
       ·耦合法第22-23页
   ·本文的研究工作和内容安排第23-26页
     ·本文的研究工作第23-24页
     ·本文的创新点和内容安排第24-26页
第二章 传统均值滤波方法的改进第26-39页
   ·传统的均值类滤波方法介绍第26-28页
   ·模糊加权的非局部均值滤波器第28-30页
     ·模糊信息价值指数第28-29页
     ·模糊加权的 NLM 滤波器第29-30页
   ·参数分析和实验结果第30-38页
     ·参数的选取第30-31页
     ·实验结果第31-38页
   ·小结第38-39页
第三章 基于新控制函数的 PDE 滤波方法第39-61页
   ·研究的动机第39-40页
   ·PDE 滤波模型的保边策略及其针对脉冲噪声的缺陷分析第40-44页
   ·一类保边的二阶 PDE 滤波模型第44-50页
     ·图像的 ENI第44-47页
     ·新的扩散速度控制函数第47-48页
     ·新的控制保真函数第48-49页
     ·基于新控制函数的一类保边的二阶 PDE 滤波模型第49页
     ·离散执行方法第49-50页
   ·实验结果和讨论第50-60页
     ·参数的选取第51-53页
     ·与相关 PDE 模型的比较第53-57页
     ·与其他非 PDE 滤波方法的比较第57-60页
   ·小结第60-61页
第四章 基于噪声检测过程的 PDE 滤波方法第61-88页
   ·基于同质数量的滤波器第61-75页
     ·研究的动机和目的第61-62页
     ·HAB 滤波器第62-67页
       ·同质数量(Homogeneous Amount)第62-64页
       ·HAB 滤波器第64-67页
     ·实验结果第67-75页
       ·去随机值脉冲噪声的实验第67-71页
       ·其他应用第71-75页
   ·结合椒盐噪声探测的 PDE 滤波算法第75-87页
     ·研究的动机第75-76页
     ·组合 Chen 等人探测器和全变分修复模型的去噪方法第76-77页
     ·实验结果第77-87页
   ·小结第87-88页
第五章 自适应 PDE 滤波模型和阈值化方法的应用第88-104页
   ·自适应 PDE 滤波模型第89-100页
     ·两类常见的平滑项及其特点第89-91页
       ·无方向感的平滑项第89页
       ·带方向感的平滑项第89-91页
     ·自适应 PDE 扩散模型第91-93页
       ·图像特征块的划分第91-93页
       ·两种平滑项的整合第93页
     ·在 SAR 图像上的应用第93-100页
   ·自适应阈值方法在光干涉条纹图中的应用第100-103页
   ·小结第103-104页
第六章 全变分滤波模型的拓展及快速求解第104-120页
   ·全变分滤波模型及迭代重加权法第104-108页
     ·全变分滤波模型介绍第104-106页
     ·迭代重加权算法第106-108页
   ·全变分模型的拓展及快速求解第108-113页
     ·新全变分模型的提出第108-110页
     ·应用迭代重加权法求解新全变分模型第110-113页
   ·实验结果第113-119页
     ·去随机值脉冲噪声的全变分模型第114-116页
     ·整合噪声探测器的全变分去噪模型第116-119页
   ·小结第119-120页
第七章 总结和展望第120-122页
   ·研究工作总结第120-121页
   ·展望第121-122页
参考文献第122-135页
发表论文和参加科研情况说明第135-136页
致谢第136页

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