| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第10-15页 |
| 第二章 图像去噪相关理论基础 | 第15-21页 |
| 2.1 与图像有关的基本概念 | 第15-16页 |
| 2.2 图像噪声的模型和分类 | 第16-18页 |
| 2.2.1 图像的噪声 | 第16页 |
| 2.2.2 图像的噪声模型 | 第16-17页 |
| 2.2.3 图像噪声的分类 | 第17-18页 |
| 2.3 图像质量评价标准 | 第18-21页 |
| 2.3.1 主观评价标准 | 第18页 |
| 2.3.2 客观评价标准 | 第18-21页 |
| 第三章 稀疏与低秩相关理论知识概述 | 第21-29页 |
| 3.1 相关基本概念 | 第21-22页 |
| 3.2 稀疏与低秩 | 第22-24页 |
| 3.3 低秩矩阵恢复 | 第24-25页 |
| 3.4 低秩矩阵逼近的一些优化算法 | 第25-29页 |
| 3.4.1 迭代阈值算法 | 第25-26页 |
| 3.4.2 加速近端梯度法 | 第26-28页 |
| 3.4.3 增广拉格朗日乘子法 | 第28-29页 |
| 第四章 基于Schatten-p范数的去噪模型 | 第29-41页 |
| 4.1 加权核范数最小化模型 | 第29-30页 |
| 4.2 基于Schatten-p范数的最小化模型 | 第30-32页 |
| 4.3 基于Schatten-p范数的图像去噪模型 | 第32-33页 |
| 4.4 算法验证与结果分析 | 第33-41页 |
| 4.4.1 参数设置 | 第33页 |
| 4.4.2 数据结果 | 第33-34页 |
| 4.4.3 图像去噪效果 | 第34-41页 |
| 第五章 基于lp范数正则化的混合噪声去除模型 | 第41-49页 |
| 5.1 基于lp范数的低秩-稀疏模型 | 第41-44页 |
| 5.1.1 低秩-稀疏模型的提出 | 第41-42页 |
| 5.1.2 模型的求解过程 | 第42-44页 |
| 5.2 算法模型的应用 | 第44-46页 |
| 5.2.1 混合噪声 | 第44-45页 |
| 5.2.2 基于lp范数正则化的混合噪声去除模型的应用 | 第45-46页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第46-49页 |
| 第六章 总结 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文和参加的课题 | 第55页 |