| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 符号对照表 | 第16-17页 |
| 缩略语对照表 | 第17-23页 |
| 第一章 绪论 | 第23-45页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第23-26页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第26-39页 |
| 1.2.1 图像去噪 | 第26-31页 |
| 1.2.2 图像分割 | 第31-39页 |
| 1.3 算法性能评价指标 | 第39-43页 |
| 1.3.1 图像去噪质量评价指标 | 第39-41页 |
| 1.3.2 图像分割评价指标 | 第41-42页 |
| 1.3.3 聚类精度 | 第42-43页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第43-45页 |
| 第二章 基于低秩表示与组自适应字典的图像去噪 | 第45-67页 |
| 2.1 几种相关的去噪算法简介 | 第45-51页 |
| 2.1.1 NLM算法 | 第46-47页 |
| 2.1.2 K-SVD算法 | 第47页 |
| 2.1.3 CSR方法 | 第47-48页 |
| 2.1.4 NCSR方法 | 第48页 |
| 2.1.5 SAIST方法 | 第48-49页 |
| 2.1.6 TDNL方法 | 第49页 |
| 2.1.7 WNNM方法 | 第49-50页 |
| 2.1.8 PGPD方法 | 第50-51页 |
| 2.2 LRR去噪模型 | 第51-53页 |
| 2.3 LRR去噪算法 | 第53-59页 |
| 2.3.1 构造相似块矩阵 | 第53页 |
| 2.3.2 LRR模型求解 | 第53-58页 |
| 2.3.3 LRR去噪算法 | 第58-59页 |
| 2.3.4 计算复杂性分析 | 第59页 |
| 2.4 数值实验 | 第59-62页 |
| 2.4.1 实验设置 | 第59-61页 |
| 2.4.2 去噪结果比较 | 第61-62页 |
| 2.5 本章小结 | 第62-67页 |
| 第三章 基于两方向低秩表示与组自适应字典的图像去噪 | 第67-87页 |
| 3.1 BiLRR去噪模型 | 第67-70页 |
| 3.2 BiLRR去噪算法 | 第70-76页 |
| 3.2.1 构造相似块矩阵 | 第70-71页 |
| 3.2.2 BiLRR模型求解 | 第71-74页 |
| 3.2.3 BiLRR去噪算法 | 第74-75页 |
| 3.2.4 计算复杂性分析 | 第75-76页 |
| 3.3 数值实验 | 第76-79页 |
| 3.3.1 实验设置 | 第76-77页 |
| 3.3.2 去噪结果比较 | 第77-79页 |
| 3.4 本章小结 | 第79-87页 |
| 第四章 基于行列低秩字典下两方向低秩表示的图像去噪 | 第87-103页 |
| 4.1 TDLRR去噪模型 | 第87-90页 |
| 4.2 TDLRR去噪算法 | 第90-93页 |
| 4.2.1 构造相似块矩阵 | 第90页 |
| 4.2.2 TDLRR模型求解 | 第90-92页 |
| 4.2.3 TDLRR去噪算法 | 第92-93页 |
| 4.2.4 算法复杂性分析 | 第93页 |
| 4.3 数值实验 | 第93-98页 |
| 4.3.1 实验设置 | 第94页 |
| 4.3.2 去噪结果比较 | 第94-98页 |
| 4.4 本章小结 | 第98-99页 |
| 4.5 本文所提三个图像去噪模型小结 | 第99-103页 |
| 第五章 基于改进稀疏子空间聚类的图像分割 | 第103-117页 |
| 5.1 稀疏与低秩子空间聚类 | 第103-105页 |
| 5.2 改进稀疏子空间聚类 | 第105-107页 |
| 5.3 基于改进稀疏子空间聚类的图像分割 | 第107-109页 |
| 5.4 数值实验 | 第109-116页 |
| 5.4.1 数据聚类实验及分析 | 第109-112页 |
| 5.4.2 图像分割实验及分析 | 第112-116页 |
| 5.5 本章小结 | 第116-117页 |
| 第六章 基于相关性引导稀疏子空间聚类的图像分割 | 第117-129页 |
| 6.1 引言 | 第117-118页 |
| 6.2 相关性引导稀疏子空间聚类方法 | 第118-122页 |
| 6.2.1 相关性引导稀疏子空间表示模型 | 第118-120页 |
| 6.2.2 模型求解 | 第120-121页 |
| 6.2.3 相关性引导稀疏子空间聚类方法 | 第121-122页 |
| 6.3 基于相关性引导稀疏子空间聚类的图像分割方法 | 第122-123页 |
| 6.4 数值实验 | 第123-127页 |
| 6.4.1 数据聚类实验及分析 | 第123-125页 |
| 6.4.2 图像分割实验及分析 | 第125-127页 |
| 6.5 本章小结 | 第127-129页 |
| 第七章 总结与展望 | 第129-131页 |
| 7.1 总结 | 第129-130页 |
| 7.2 展望 | 第130-131页 |
| 参考文献 | 第131-145页 |
| 致谢 | 第145-147页 |
| 作者简介 | 第147-149页 |
