| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-17页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第18-21页 |
| 2 彩色图像去噪的变分与PDE方法 | 第21-37页 |
| 2.1 噪声模型 | 第21-22页 |
| 2.2 低阶PDE灰度图像去噪模型 | 第22-27页 |
| 2.2.1 PM模型 | 第22-23页 |
| 2.2.2 有限差分格式 | 第23-24页 |
| 2.2.3 TV模型 | 第24-25页 |
| 2.2.4 欧拉-拉格朗日方程 | 第25-26页 |
| 2.2.5 梯度下降法 | 第26-27页 |
| 2.3 高阶PDE灰度图像去噪模型 | 第27-31页 |
| 2.3.1 YK模型 | 第27-29页 |
| 2.3.2 LLT模型 | 第29-31页 |
| 2.4 彩色图像去噪模型 | 第31-35页 |
| 2.4.1 通道耦合的彩色图像去噪 | 第31-32页 |
| 2.4.2 去相关的彩色图像去噪 | 第32-34页 |
| 2.4.3 非平坦结构的彩色图像去噪 | 第34-35页 |
| 2.5 图像质量评价指标 | 第35-37页 |
| 3 结合松弛中值滤波的高阶彩色图像迭代去噪算法 | 第37-49页 |
| 3.1 平均曲率模型 | 第37-39页 |
| 3.1.1 灰度图像去噪的平均曲率模型 | 第37-39页 |
| 3.1.2 彩色图像去噪的平均曲率模型 | 第39页 |
| 3.2 结合松弛中值滤波的局部平均曲率迭代去噪算法 | 第39-42页 |
| 3.3 数值实验 | 第42-47页 |
| 3.4 结论 | 第47-49页 |
| 4 黎曼几何框架下的高阶彩色图像去噪模型 | 第49-63页 |
| 4.1 彩色图像的张量扩散 | 第49-52页 |
| 4.1.1 张量扩散 | 第49-50页 |
| 4.1.2 彩色图像张量扩散 | 第50-52页 |
| 4.2 梯度引导的高阶几何彩色图像去噪模型 | 第52-54页 |
| 4.2.1 二阶导数矩阵的Frobenius范数 | 第53页 |
| 4.2.2 梯度引导的高阶彩色图像去噪模型 | 第53-54页 |
| 4.2.3 加权函数构造 | 第54页 |
| 4.3 数值实验 | 第54-61页 |
| 4.4 结论 | 第61-63页 |
| 5 全变分引导滤波的彩色图像去噪算法 | 第63-75页 |
| 5.1 引导滤波 | 第63-65页 |
| 5.1.1 灰度图像引导的引导滤波 | 第63-65页 |
| 5.1.2 彩色图像引导的引导滤波 | 第65页 |
| 5.2 彩色图像去噪的全变分引导滤波算法 | 第65-70页 |
| 5.2.1 引导图像的选择 | 第66-68页 |
| 5.2.2 LGTV算法 | 第68-69页 |
| 5.2.3 CGVTV算法 | 第69-70页 |
| 5.3 数值实验 | 第70-74页 |
| 5.4 结论 | 第74-75页 |
| 6 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 总结 | 第75页 |
| 6.2 展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-85页 |
| 作者简历 | 第85-87页 |
| 学位论文数据集 | 第87页 |