小波域中的非局部平均去噪算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·图像去噪的研究现状 | 第8-10页 |
| ·本文的主要工作 | 第10-13页 |
| 第二章 图像去噪的理论基础和去噪效果评价标准 | 第13-23页 |
| ·图像的噪声来源 | 第13-15页 |
| ·图像处理中常见噪声模型 | 第15-16页 |
| ·图像的方法噪声 | 第16-17页 |
| ·图像的小波分解与重构 | 第17-18页 |
| ·图像的去噪质量评价 | 第18-23页 |
| ·主观评价 | 第19页 |
| ·客观评价 | 第19-21页 |
| ·去噪模型评价标准和评价方法 | 第21-23页 |
| 第三章 基于小波变换的图像去噪原理和方法 | 第23-43页 |
| ·小波去噪的基本原理 | 第23-25页 |
| ·小波模极大值去噪算法 | 第25-28页 |
| ·小波变换与Lipschitz指数的关系 | 第25-26页 |
| ·信号与噪声在小波变换各尺度上的传播特性 | 第26-27页 |
| ·小波域模极大值去噪算法 | 第27-28页 |
| ·小波阈值去噪算法 | 第28-34页 |
| ·小波阈值去噪基本原理 | 第28-30页 |
| ·阈值函数选取 | 第30-31页 |
| ·阈值的选取 | 第31-34页 |
| ·小波系数相关性去噪算法 | 第34-40页 |
| ·小波系数分布模型 | 第34-40页 |
| ·小波系数相关性的去噪算法 | 第40页 |
| ·小结 | 第40-43页 |
| 第四章 基于小波域的广义非局部平均去噪算法 | 第43-55页 |
| ·非局部平均算法(NonLocal Means) | 第43-44页 |
| ·改进的非局部平均去噪算法 | 第44-47页 |
| ·选择相似的邻域块 | 第44-46页 |
| ·改进权值计算方式 | 第46-47页 |
| ·基于小波域的广义非局部平均算法(GNLM) | 第47-49页 |
| ·图像子带小波系数的统计特性与GGD参数估计 | 第47页 |
| ·基于广义Gaussian模型的非局部平均算法 | 第47-49页 |
| ·仿真实验 | 第49-53页 |
| ·参数估计性能 | 第50页 |
| ·去噪结果 | 第50-53页 |
| ·小结 | 第53-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·论文工作总结 | 第55页 |
| ·工作展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 在读期间研究成果 | 第63-64页 |
