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基于小波框架的Poisson数据图像去噪算法研究

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

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