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基于开关中值滤波的图象细节保护滤波器的研究

第一章 绪论第7-13页
    1.1 研究背景第7-11页
        1.1.1 图象噪声第7-9页
        1.1.2 图象滤波第9页
        1.1.3 滤波效果评价第9-11页
    1.2 本文所作工作及内容安排第11-13页
第二章 非线性滤波器技术进展第13-31页
    2.1 排序统计滤波器第13-21页
        2.1.1 中值滤波器及其推广第14-19页
        2.1.2 其它的排序统计滤波器第19-21页
    2.2 几种新型滤波方法第21-29页
        2.2.1 数学形态滤波器第21-23页
        2.2.2 小波滤波器第23-28页
        2.2.3 基于模糊数学、神经网络和遗传算法的滤波方法第28-29页
    2.3 本章小结第29-31页
第三章 基于阈值分解的多级中值滤波方法第31-39页
    3.1 引言第31页
    3.2 开关中值滤波(SBM)第31-33页
    3.3 基于阈值分解的多级中值(TDMM)滤波方法第33-34页
        3.3.1 阈值的选取第34页
        3.3.2 中值滤波(med)的选取第34页
        3.3.3 图象边界的处理第34页
    3.4 改进的基于阈值分解的多级中值(MTDMM)滤波方法第34-35页
    3.5 实验结果第35-38页
    3.6 本章小结第38-39页
第四章 带预分割的二值化开关中值滤波方法第39-48页
    4.1 引言第39页
    4.2 二值化开关中值(BSM)滤波器第39-41页
    4.3 带预分割的二值化开关中值(PBSM)滤波器第41-44页
        4.3.1 脉冲噪声模型第41-43页
        4.3.2 大津(Otsu)阈值分割方法第43页
        4.3.3 带预分割的二值化开关中值(PBSM)滤波方法第43-44页
    4.4 实验结果第44-47页
    4.5 本章小结第47-48页
第五章 基于排序阈值的开关中值滤波方法第48-56页
    5.1 引言第48页
    5.2 极值中值滤波(EM)第48-49页
    5.3 基于排序阈值的开关中值滤波(OTSM)第49-50页
    5.4 实验结果第50-55页
    5.5 本章小结第55-56页
第六章 总结与展望第56-58页
    6.1 总结第56-57页
    6.2 展望第57-58页
参考文献第58-62页
发表论文和科研情况说明第62-63页
致 谢第63页

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