基于梯度算子的图像去噪研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·图像去噪研究背景 | 第10页 |
| ·图像噪声及其分类 | 第10-11页 |
| ·图像去噪研究现状 | 第11-13页 |
| ·图像去噪质量的评价标准 | 第13-14页 |
| ·本文的主要工作及章节安排 | 第14-16页 |
| 2 图像去噪方法综述 | 第16-22页 |
| ·频率域去噪方法 | 第16-18页 |
| ·基于Fourier变换去噪方法 | 第16-17页 |
| ·基于Wiener滤波去噪方法 | 第17页 |
| ·基于小波变换去噪方法 | 第17-18页 |
| ·空间域去噪方法 | 第18-21页 |
| ·平滑线性滤波 | 第19-20页 |
| ·排序统计滤波 | 第20页 |
| ·基于PDE去噪方法 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 全变分TV图像去噪方法 | 第22-30页 |
| ·变分法基础 | 第22-26页 |
| ·有界变差函数相关理论 | 第26-27页 |
| ·全变分图像去噪法 | 第27-29页 |
| ·全变分模型的建立 | 第28-29页 |
| ·阶梯效应 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 4 可变指数及L1保真项的TV去噪模型 | 第30-40页 |
| ·已有的改进模型 | 第30-32页 |
| ·可变指数模型 | 第30-31页 |
| ·TV-L1模型 | 第31-32页 |
| ·本文提出的改进模型 | 第32-39页 |
| ·模型与分析 | 第32-34页 |
| ·数值运算 | 第34页 |
| ·实验结果 | 第34-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 5 非局部方法在可变指数TV模型中的应用 | 第40-50页 |
| ·非局部均值滤波 | 第40-43页 |
| ·非局部均值滤波原理 | 第40-42页 |
| ·非局部均值滤波算法相关说明 | 第42-43页 |
| ·非局部去噪算法在可变指数TV模型中的应用 | 第43-49页 |
| ·非局部算子相关定义 | 第43-44页 |
| ·非局部可变指数TV去噪模型 | 第44-45页 |
| ·算法描述 | 第45页 |
| ·实验结果 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 6 总结及展望 | 第50-52页 |
| ·工作总结 | 第50-51页 |
| ·展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
