基于alpha稳定分布的超声图像去噪方法研究
| 摘要： | 第1-4页 |
| ABSTRACTION： | 第4-8页 |
| 1.绪论 | 第8-14页 |
| ·概述 | 第8页 |
| ·相关领域研究状况 | 第8-11页 |
| ·图像去噪方法 | 第8-10页 |
| ·有关超声图象处理的研究情况 | 第10页 |
| ·alpha稳定分布理论的发展状况 | 第10-11页 |
| ·本文工作的介绍 | 第11-14页 |
| ·研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-14页 |
| 2.超声成像的基本知识 | 第14-17页 |
| ·超声的物理性质 | 第14页 |
| ·超声成像基本原理 | 第14-15页 |
| ·超声诊断仪的简单介绍 | 第15-17页 |
| 3.ALPHA稳定分布和分数低阶统计量 | 第17-31页 |
| ·高斯分布与高斯过程 | 第17-19页 |
| ·α稳定分布模型 | 第19-23页 |
| ·α稳定分布的概念 | 第19-21页 |
| ·α稳定分布的几种特殊情况 | 第21页 |
| ·α稳定分布的概率密度函数 | 第21-23页 |
| ·分数低阶统计量 | 第23-25页 |
| ·分数低阶矩 | 第23-25页 |
| ·负阶矩 | 第25页 |
| ·SαS稳定分布的参数估计方法 | 第25-31页 |
| ·最大似然估计 | 第25-26页 |
| ·基于样本分位数的参数估计 | 第26-28页 |
| ·基于样本特征函数的参数估计 | 第28-29页 |
| ·基于负阶矩的方法 | 第29-31页 |
| 4.贝叶斯估计(BAYES) | 第31-36页 |
| ·参数估计理论 | 第31-32页 |
| ·贝叶斯估计 | 第32-36页 |
| ·基于二次型的Bayes估计 | 第32-33页 |
| ·基于均匀损失函数的Bayes估计 | 第33-36页 |
| 5.基于ALPHA稳定分布的超声图像去噪 | 第36-48页 |
| ·去噪处理流程的简单介绍 | 第36-38页 |
| ·超声图像小波分解子带的模型分析 | 第38-42页 |
| ·噪声模型分析 | 第42-43页 |
| ·贝叶斯去噪算法 | 第43-45页 |
| ·实验结果 | 第45-48页 |
| 6.结论 | 第48-50页 |
| ·如何评价去噪方法 | 第48页 |
| ·几种方法的比较 | 第48-49页 |
| ·总结 | 第49-50页 |
| 参考程序： | 第50-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
