一类自适应图像去噪方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 图像去噪的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要创新点 | 第13-14页 |
| 1.4 论文框架 | 第14-15页 |
| 参考文献 | 第15-19页 |
| 第二章 图像去噪概述 | 第19-41页 |
| 2.1 图像噪声的主要种类 | 第19-20页 |
| 2.2 图像去噪效果评判标准 | 第20-21页 |
| 2.3 小波图像去噪 | 第21-27页 |
| 2.3.1 算法基础 | 第21-26页 |
| 2.3.2 小波去噪流程 | 第26-27页 |
| 2.4 压缩感知图像去噪 | 第27-31页 |
| 2.4.1 算法基础 | 第27-31页 |
| 2.4.2 压缩感知去噪流程 | 第31页 |
| 2.5 三维块匹配图像去噪 | 第31-36页 |
| 2.5.1 算法基础 | 第31-34页 |
| 2.5.2 三维块匹配去噪流程 | 第34-36页 |
| 参考文献 | 第36-41页 |
| 第三章 改进自适应小波图像去噪 | 第41-51页 |
| 3.1 去噪算法流程 | 第41-42页 |
| 3.2 区域分离 | 第42-44页 |
| 3.3 阈值函数改进 | 第44-45页 |
| 3.4 改进前后对比 | 第45-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 第四章 改进的压缩感知图像去噪 | 第51-63页 |
| 4.1 去噪算法流程 | 第51-53页 |
| 4.2 子空间追踪算法 | 第53-54页 |
| 4.3 相关系数改进 | 第54-55页 |
| 4.4 改进前后对比 | 第55-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-63页 |
| 第五章 改进的三维块匹配图像去噪 | 第63-71页 |
| 5.1 去噪算法流程 | 第63-64页 |
| 5.2 原有方法改进 | 第64-66页 |
| 5.3 改进前后对比 | 第66-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-71页 |
| 第六章 实验与结果分析 | 第71-81页 |
| 6.1 人为加噪图像去噪实验 | 第71-73页 |
| 6.2 自带噪声图像去噪实验 | 第73-79页 |
| 6.2.1 基因芯片图像实验 | 第73-77页 |
| 6.2.2 材料表面图像实验 | 第77-79页 |
| 6.3 实验小结 | 第79-81页 |
| 第七章 总结与展望 | 第81-83页 |
| 攻读硕士期间的发表论文及获奖情况 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
