| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第一章 论文简介 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 相关工作 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的主要结构 | 第13-14页 |
| 第二章 预备知识及相关数学基础 | 第14-40页 |
| 2.1 预备知识 | 第14-16页 |
| 2.1.1 图像噪声的产生机制 | 第14-15页 |
| 2.1.2 Poisson数据图像生成机理 | 第15-16页 |
| 2.2 相关数学基础 | 第16-40页 |
| 2.2.1 多分辨率分析(MRA) | 第17-27页 |
| 2.2.2 贝叶斯方法介绍 | 第27-36页 |
| 2.2.3 全变差模型概述 | 第36-40页 |
| 第三章 Poisson噪声恢复方法介绍 | 第40-52页 |
| 3.1 期望极大化-小波框架(EM-framelet)方法 | 第40-42页 |
| 3.2 分裂Bregman方法 | 第42-45页 |
| 3.3 重复加权l~2方法[44] | 第45-47页 |
| 3.4 预处理交替投影算法(PAPA)[45] | 第47-52页 |
| 第四章 数值实验与算法比较 | 第52-60页 |
| 4.1 算法比较分析 | 第52-55页 |
| 4.2 PAPA方参数选择与预处理研究 | 第55-60页 |
| 全文总结 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-69页 |
| 致谢 | 第69页 |