基于测地距离的图像处理方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Absrtact | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-11页 |
| 第二章 图像滤波简介 | 第11-15页 |
| 2.1 图像滤波的发展历史 | 第11页 |
| 2.2 图像滤波的主要方法 | 第11-13页 |
| 2.2.1 基于几何特征的方法 | 第12页 |
| 2.2.2 基于统计的方法 | 第12页 |
| 2.2.3 基于神经网络的方法 | 第12-13页 |
| 2.2.4 基于模型的方法 | 第13页 |
| 2.2.5 基于机器学习的方法[24] | 第13页 |
| 2.3 图像滤波的研究现状 | 第13-14页 |
| 2.3.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 2.3.2 国内研究现状 | 第14页 |
| 本章小结 | 第14-15页 |
| 第三章 图像去噪 | 第15-22页 |
| 3.1 图像去噪算法概述 | 第15-17页 |
| 3.1.1 图像中的噪声 | 第16-17页 |
| 3.1.2 图像质量评价方法 | 第17页 |
| 3.1.3 传统图像去噪 | 第17页 |
| 3.2 联合滤波应用于图像去噪模型 | 第17-20页 |
| 3.2.1 去噪过程 | 第18-19页 |
| 3.2.2 联合滤波的图像去噪 | 第19-20页 |
| 3.3 二维测地距离的快速滤波算法 | 第20-21页 |
| 3.3.1 基于测地距离算法 | 第20-21页 |
| 3.3.2 Diagonal测地距离算法 | 第21页 |
| 本章小结 | 第21-22页 |
| 第四章 基于改进的快速测地距离的图像滤波算法 | 第22-30页 |
| 4.1 测地距离的快速可分算法 | 第22-24页 |
| 4.1.1 测地距离 | 第22-23页 |
| 4.1.2 快速算法 | 第23-24页 |
| 4.2 联合测地滤波 | 第24-25页 |
| 4.3 实验结果 | 第25-28页 |
| 4.3.1 图像去噪 | 第25-26页 |
| 4.3.2 联合去噪 | 第26-28页 |
| 4.4 图像滤波中的关键问题 | 第28-29页 |
| 4.4.1 光照问题 | 第28页 |
| 4.4.2 边缘问题 | 第28-29页 |
| 4.4.3 图像特征问题 | 第29页 |
| 本章小结 | 第29-30页 |
| 结论 | 第30-31页 |
| 参考文献 | 第31-33页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第33-34页 |
| 致谢 | 第34页 |
