基于稀疏表示的剪切波域图像去噪算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·本文主要研究内容及安排 | 第14-15页 |
| 第二章 图像稀疏表示和图像去噪的基本理论及应用 | 第15-30页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·框架理论 | 第15-16页 |
| ·图像的稀疏表示 | 第16-21页 |
| ·引言 | 第16-18页 |
| ·图像的傅里叶变换表示 | 第18页 |
| ·图像的小波变换表示 | 第18-21页 |
| ·多尺度几何分析的图像表示 | 第21-24页 |
| ·Curvelet（曲线波）变换 | 第22-23页 |
| ·Contourlet（轮廓波）变换 | 第23-24页 |
| ·Shearlet（剪切波）变换 | 第24页 |
| ·噪声图像模型 | 第24-25页 |
| ·图像去噪质量评价 | 第25-26页 |
| ·基于稀疏表示的图像去噪 | 第26-29页 |
| ·基于傅里叶变换稀疏表示的图像去噪 | 第26-27页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第27-28页 |
| ·基于小波变换稀疏表示的图像去噪 | 第28-29页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 剪切波变换理论及基于剪切波域的图像去噪 | 第30-51页 |
| ·引言 | 第30-31页 |
| ·合成小波 | 第30页 |
| ·剪切波和剪切波变换 | 第30-31页 |
| ·从剪切波变换到小波变换 | 第31-32页 |
| ·剪切波函数的构造 | 第32-35页 |
| ·剪切波的离散化 | 第35-41页 |
| ·离散剪切波变换 | 第36-40页 |
| ·离散剪切波逆变换 | 第40-41页 |
| ·基于剪切波变换的阈值收缩图像去噪 | 第41-42页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第42-50页 |
| ·实验结果 | 第42-49页 |
| ·实验结果分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于剪切波域的经验维纳滤波图像去噪及改进 | 第51-71页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·由最小均方误差准则到维纳滤波器 | 第51-53页 |
| ·基于剪切波阈值的经验维纳滤波图像去噪方法 | 第53-54页 |
| ·基于剪切波阈值的改进的维纳滤波图像去噪方法 | 第54-55页 |
| ·改进的维纳滤波器 | 第54-55页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第55-69页 |
| ·实验结果 | 第56-64页 |
| ·实验结果分析 | 第64-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第五章 基于剪切波域高斯尺度混合模型的图像去噪 | 第71-86页 |
| ·引言 | 第71页 |
| ·高斯尺度混合模型 | 第71-74页 |
| ·噪声图像的高斯尺度混合模型 | 第74-76页 |
| ·基于剪切波域高斯尺度混合模型的图像去噪 | 第76页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第76-85页 |
| ·实验结果 | 第77-81页 |
| ·实验结果分析 | 第81-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 结论 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第91-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
| 附件 | 第93页 |
