| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文研究内容与章节安排 | 第14-16页 |
| 1.3.1 本文研究内容与创新点 | 第14-15页 |
| 1.3.2 本文章节安排 | 第15-16页 |
| 第二章 全变分正则化去噪基础 | 第16-26页 |
| 2.1 常用图像去噪方法 | 第16页 |
| 2.2 全变分正则化去噪方法 | 第16-17页 |
| 2.3 全变分正则化去噪目标函数求解方法 | 第17-21页 |
| 2.3.1 梯度下降法 | 第18-19页 |
| 2.3.2 延迟固定点迭代法 | 第19-20页 |
| 2.3.3 主对偶牛顿法 | 第20-21页 |
| 2.3.4 半隐式梯度下降法 | 第21页 |
| 2.4 混合噪声模型下全变分正则化去噪 | 第21-25页 |
| 2.4.1 高斯-泊松混合噪声模型下全变分正则化目标函数 | 第21-23页 |
| 2.4.2 高斯-泊松混合噪声模型下全变分正则化求解 | 第23-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于多分辨率的全变分去噪正则化方法优化 | 第26-40页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 基于多分辨的迭代求解过程 | 第26-31页 |
| 3.2.1 多分辨率图像构建 | 第27-28页 |
| 3.2.2 各迭代环节初值确定 | 第28-29页 |
| 3.2.3 基于多分辨率的优化方法算法流程 | 第29-31页 |
| 3.4 实验结果和分析 | 第31-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于Split Bregman的全变分正则化去噪方法优化 | 第40-58页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 Split Bregman方法 | 第40-44页 |
| 4.2.1 Bregman距离 | 第40-41页 |
| 4.2.2 Bregman迭代方法 | 第41-42页 |
| 4.2.3 Split Bregman方法 | 第42-44页 |
| 4.3 Split Bregman方法用于混合噪声全变分正则化去噪 | 第44-47页 |
| 4.4 实验结果和分析 | 第47-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 附件 | 第67页 |
