噪声估计
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 数字图像的矩阵表示和图像的噪声 | 第8-10页 |
| 1.2 积分图像与方差 | 第10-13页 |
| 1.3 噪声估计的研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.4 噪声估计的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.5 本文的符号与框架 | 第15-17页 |
| 第2章 已有的噪声估计算法 | 第17-32页 |
| 2.1 噪声估计——基于空间域滤波的方法 | 第17-24页 |
| 2.2 频域内的噪声估计 | 第24-27页 |
| 2.2.1 空间域与频域的联系 | 第24页 |
| 2.2.2 基于小波变换的噪声估计 | 第24-27页 |
| 2.3 基于块的噪声估计 | 第27页 |
| 2.4 块与滤波结合的噪声估计 | 第27-32页 |
| 第3章 预备知识 | 第32-43页 |
| 3.1 House-holder变换 | 第32-37页 |
| 3.2 奇异值分解 | 第37-39页 |
| 3.3 在图像中如何寻找对角化所需要的U,V,Σ | 第39-40页 |
| 3.4 对一个简单的小块图像进行奇异值分解 | 第40-43页 |
| 第4章 基于Linematch的噪声估计 | 第43-53页 |
| 4.1 神经网络算法 | 第43-46页 |
| 4.2 RPROP算法 | 第46页 |
| 4.3 本文的算法 | 第46-49页 |
| 4.4 实验 | 第49-53页 |
| 第5章 总结 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
