基于偏微分方程的边缘保持型图像去噪方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·图像保边去噪的意义 | 第8-9页 |
| ·偏微分方程图像去噪的研究现状 | 第9-14页 |
| ·偏微分方程模型 | 第9-10页 |
| ·图像去噪的偏微分模型 | 第10-14页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第14-16页 |
| 2 图像退化模型及 P-M 扩散方程 | 第16-28页 |
| ·图像的噪声模型 | 第16-17页 |
| ·高斯噪声 | 第16页 |
| ·脉冲噪声 | 第16-17页 |
| ·图像去噪方法 | 第17-19页 |
| ·空域滤波 | 第17-18页 |
| ·频域滤波 | 第18页 |
| ·曲率去噪 | 第18页 |
| ·小波去噪 | 第18-19页 |
| ·图像去噪的效果评价准则 | 第19-21页 |
| ·主观评价法 | 第19-20页 |
| ·客观评价法 | 第20-21页 |
| ·各向异性 P-M 非线性扩散模型 | 第21-25页 |
| ·P-M 模型原理 | 第21-22页 |
| ·P-M 方程的扩散行为分析 | 第22-25页 |
| ·P-M 模型的优缺点 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于 P-M 模型的改进梯度阈值新方法 | 第28-38页 |
| ·对典型扩散系数中的梯度阈值 K 的分析 | 第28-32页 |
| ·最优化边缘检测的梯度阈值 K | 第32-34页 |
| ·实验结果与分析 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-38页 |
| 4 基于 P-M 扩散的改进扩散系数新形式 | 第38-46页 |
| ·现有的典型扩散系数形式分析 | 第38-39页 |
| ·新扩散函数形式的提出 | 第39-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-46页 |
| 5 基于 P-M 扩散的改进自适应迭代次数算法 | 第46-54页 |
| ·迭代次数的重要性 | 第46-47页 |
| ·几种常用的迭代时间停止准则 | 第47-49页 |
| ·最小均方误差准则 | 第47页 |
| ·信噪比准则 | 第47-48页 |
| ·互信息准则 | 第48-49页 |
| ·最小相关系数准则 | 第49页 |
| ·改进算法--局部最小相关系数准则 | 第49-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 6 总结与展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 | 第62页 |
