结合全变分模型的图像去噪方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文组织结构 | 第12-13页 |
| 第2章 图像噪声及去噪技术概述 | 第13-24页 |
| 2.1 图像噪声及分类 | 第13-15页 |
| 2.1.1 基于概率密度函数的噪声分类 | 第13-15页 |
| 2.1.2 基于与图像关系的噪声分类 | 第15页 |
| 2.2 去噪技术 | 第15-21页 |
| 2.2.1 几种常见的滤波器 | 第16-18页 |
| 2.2.2 小波图像去噪 | 第18-20页 |
| 2.2.3 偏微分方程图像去噪 | 第20-21页 |
| 2.3 图像质量评价标准 | 第21-24页 |
| 2.3.1 图像质量主观评价标准 | 第21-22页 |
| 2.3.2 图像质量客观评价标准 | 第22-24页 |
| 第3章 全变分图像去噪知识 | 第24-37页 |
| 3.1 相关预备知识简介 | 第24-28页 |
| 3.1.1 内积空间与范数 | 第24-26页 |
| 3.1.2 泛函与泛函变分 | 第26-27页 |
| 3.1.3 变分法基本引理 | 第27页 |
| 3.1.4 Euler-Lagrange方程 | 第27-28页 |
| 3.2 全变分模型的建立 | 第28-29页 |
| 3.3 全变分模型的求解 | 第29-33页 |
| 3.3.1 梯度下降法 | 第29-30页 |
| 3.3.2 有限差分法 | 第30-33页 |
| 3.4 实验结果对比分析 | 第33-34页 |
| 3.5 阶梯效应 | 第34-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 加权变分图像去噪模型 | 第37-50页 |
| 4.1 模型的提出及思想 | 第37页 |
| 4.2 模型的相关特性 | 第37-42页 |
| 4.2.1 常用图像梯度信息的计算 | 第37-40页 |
| 4.2.2 常用图像局部方差的计算 | 第40-41页 |
| 4.2.3 加权函数 | 第41-42页 |
| 4.3 模型的建立与求解 | 第42-44页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第44-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 总结 | 第50页 |
| 5.2 展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 攻读硕士期间的研究成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
