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多分辨率隐马尔可夫模型图像去噪研究

摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-10页
第一章 绪论第10-20页
   ·统计图像处理第11-12页
   ·多尺度图像去噪技术第12-17页
     ·马尔可夫随机场模型简介第12-14页
     ·小波阈值去噪方法简介第14-15页
     ·小波域多尺度模型简介第15-17页
   ·主要研究方向及贡献第17-18页
   ·论文结构第18-20页
第二章 研究背景第20-37页
   ·图像统计模型第20-21页
   ·图像MRF模型第21-25页
     ·邻域系统与基团第21-23页
     ·马尔可夫随机场第23页
     ·吉布斯分布第23-25页
   ·隐马尔可夫模型第25-28页
     ·背景第25-26页
     ·隐马尔可夫随机场模型第26-28页
   ·MRF能量函数模型第28-31页
     ·auto-model模型第28-29页
     ·Multi-Level Logistic模型第29-30页
     ·平滑模型第30-31页
   ·似然函数计算第31-33页
     ·伪似然(Pseudo-Likelihood)方法第31页
     ·ICM方法第31-32页
     ·平均场近似方法第32-33页
   ·HMRF参数估计第33-37页
     ·EM算法第33-34页
     ·Metropolis抽样第34-35页
     ·模拟退火算法第35-37页
第三章 小波域隐马尔可夫树模型第37-65页
   ·离散小波变换第37-44页
     ·小波变换的历史第37-38页
     ·连续小波变换第38-40页
     ·离散小波变换第40-41页
     ·二维离散小波变换第41-42页
     ·二维多分辨率分解及尺度空间第42-44页
   ·小波系数的特性发第44-45页
   ·小波系数统计模型第45-53页
     ·小波域边缘分布模型第45-46页
     ·高斯混合模型第46-48页
     ·小波系数的相关性第48-53页
   ·小波域隐马尔可夫树模型第53-57页
     ·隐马尔可夫树模型第53-54页
     ·隐马尔可夫树模型参数估计第54-57页
     ·图像去噪算法第57页
   ·纹理隐马尔可夫树模型第57-64页
     ·纹理隐马尔可夫树模型背景第58-59页
     ·纹理隐马尔可夫树模型第59-61页
     ·实验结果第61-64页
   ·总结第64-65页
第四章 使用nuqDFB的纹理隐马尔可夫树模型第65-77页
   ·nuqDFB图像分解第65-71页
     ·方向性滤波器组及其最新发展第65-66页
     ·Quineunx采样矩阵第66-67页
     ·Quincunx滤波器组第67-68页
     ·分析滤波器设计第68-69页
     ·Nonuniform quineunx方向性滤波器组第69-71页
   ·nuqDFB系数统计模型第71-73页
     ·nuqDFB系数的边缘分布第71页
     ·nuqDFB系数的条件分布第71-73页
     ·nuqDFB系数的HMT模型第73页
   ·nuqDFB-CHMT实验结果第73-76页
   ·总结第76-77页
第五章 M带多尺度隐马尔可夫模型第77-99页
   ·M带小波变换理论第78-81页
     ·M带小波理论历史第78页
     ·M带小波理论第78-81页
   ·二维图象M带多分辨分解的实现第81-85页
   ·M带系数统计模型第85-87页
     ·M带系数边缘分布第85页
     ·M带系数联合及条件分布第85-87页
   ·多尺度隐马尔可夫模型第87-92页
     ·纹理隐马尔可夫模型第87-89页
     ·空间约束混合模型第89-92页
   ·类自适应多尺度高斯隐马尔可夫随机场模型第92-98页
     ·模型基本结构第92-93页
     ·模型参数估计第93-94页
     ·模型实现第94-96页
     ·实验及分析第96-98页
   ·总结第98-99页
第六章 总结与展望第99-101页
   ·论文总结第99-100页
   ·展望与设想第100-101页
参考文献第101-111页
在学期间发表的论文第111-112页
致谢第112页

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