| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·图像去噪研究背景和意义 | 第7-8页 |
| ·图像去噪技术研究现状 | 第8-11页 |
| ·空间域去噪算法 | 第9页 |
| ·变换域去噪算法 | 第9-11页 |
| ·论文的主要工作和章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 图像去噪相关理论及算法 | 第13-21页 |
| ·噪声分类及模型 | 第13-15页 |
| ·图像噪声的分类 | 第13-14页 |
| ·图像噪声的模型 | 第14-15页 |
| ·图像质量评价指标 | 第15-16页 |
| ·均方误差（MSE） | 第15页 |
| ·峰值信噪比（PSNR） | 第15-16页 |
| ·结构相似度（SSIM） | 第16页 |
| ·图像去噪算法 | 第16-19页 |
| ·维纳滤波算法 | 第16-17页 |
| ·K-SVD 去噪算法 | 第17-18页 |
| ·小波滤波算法 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 基于 PND 的非局部均值 SAR 图像去斑算法 | 第21-29页 |
| ·主邻域字典非局部均值算法简介 | 第21-22页 |
| ·一种用于 SAR 图像去斑的新的距离 | 第22-23页 |
| ·算法步骤 | 第23页 |
| ·实验结果和分析 | 第23-27页 |
| ·评价指标 | 第23-24页 |
| ·实验条件和内容 | 第24-25页 |
| ·实验结果对比 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第四章 两阶段非局部均值去噪算法 | 第29-39页 |
| ·非局部均值算法简介 | 第29-31页 |
| ·两阶段非局部均值去噪算法 | 第31-33页 |
| ·算法原理利用方法噪声求新的权值 | 第31-32页 |
| ·算法流程及参数分析 | 第32-33页 |
| ·实验结果与分析 | 第33-38页 |
| ·实验条件和内容 | 第33页 |
| ·新的权值中的参数估计 | 第33-35页 |
| ·实验结果 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 基于 PCA 字典的图像残余信号提取与去噪 | 第39-49页 |
| ·基本原理 | 第39-41页 |
| ·基于 PCA 的图像残余信号提取 | 第41-43页 |
| ·基于 PCA 字典的两阶段 NLM 去噪算法 | 第43页 |
| ·实验结果和分析 | 第43-47页 |
| ·实验条件和内容 | 第43-44页 |
| ·实验结果 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·本文工作总结 | 第49-50页 |
| ·未来展望 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 研究生在读期间的研究成果 | 第57-58页 |