| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 图像去噪研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 非局部均值滤波在图像去噪方面的研究 | 第10-11页 |
| 1.2.3 图像修复研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的研究内容及结构安排 | 第13-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 第2章 图像去噪理论及方法 | 第15-26页 |
| 2.1 图像噪声模型 | 第15-17页 |
| 2.2 图像去噪效果的评价方法 | 第17-20页 |
| 2.3 经典的去噪方法 | 第20-22页 |
| 2.3.1 均值滤波 | 第20页 |
| 2.3.2 中值滤波 | 第20-21页 |
| 2.3.3 小波阈值 | 第21-22页 |
| 2.4 非局部均值滤波（NLM） | 第22-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 图像修复理论及方法 | 第26-37页 |
| 3.1 图像修复理论 | 第26-29页 |
| 3.1.1 图像修复与格式塔理论 | 第26-27页 |
| 3.1.2 图像修复与最佳猜测原理 | 第27-29页 |
| 3.2 图像修复效果的评价方法 | 第29页 |
| 3.3 经典的图像修复模型 | 第29-36页 |
| 3.3.1 基于高阶偏微分方程（PDE）的图像修复模型 | 第29-33页 |
| 3.3.2 基于纹理合成的图像修复模型 | 第33-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 非局部均值去噪的改进研究 | 第37-48页 |
| 4.1 改进的算法介绍 | 第37-41页 |
| 4.1.1 改进的算法 | 第37-40页 |
| 4.1.2 改进的算法步骤 | 第40-41页 |
| 4.2 实验仿真和结果分析 | 第41-47页 |
| 4.2.1 仿真结果对比 | 第41-46页 |
| 4.2.2 结果分析 | 第46-47页 |
| 4.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 非局部均值修复的改进研究 | 第48-62页 |
| 5.1 相似性度量与Hausdorff距离 | 第48-52页 |
| 5.1.1 Hausdorff距离的定义 | 第49-50页 |
| 5.1.2 Hausdorff距离的性质和实验仿真 | 第50-52页 |
| 5.2 改进的修复算法 | 第52-54页 |
| 5.2.1 改进的算法描述 | 第52-53页 |
| 5.2.2 改进的算法步骤 | 第53-54页 |
| 5.3 实验仿真与结果分析 | 第54-61页 |
| 5.3.1 形状规则的丢失区域修复 | 第54-57页 |
| 5.3.2 非规则形状的丢失区域修复 | 第57-59页 |
| 5.3.3 大目标移除修复 | 第59-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第62页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |