图像加性噪声类型识别与参数估计的方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究的历史和现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文研究内容与结构安排 | 第13-16页 |
| 第二章 图像噪声研究方法的基本理论 | 第16-28页 |
| 2.1 图像噪声分析 | 第16-20页 |
| 2.1.1 图像噪声特征及类型 | 第16-17页 |
| 2.1.2 图像噪声模型 | 第17-20页 |
| 2.2 灰度直方图 | 第20-22页 |
| 2.3 小波变换域的噪声分析 | 第22-26页 |
| 2.3.1 小波变换的定义 | 第22-24页 |
| 2.3.2 正交小波 | 第24-25页 |
| 2.3.3 二进小波变换和重构 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 图像加性噪声类型识别 | 第28-38页 |
| 3.1 图像中加载噪声 | 第28-29页 |
| 3.2 灰度直方图算法改进 | 第29-31页 |
| 3.3 图像加性噪声类型的判别方法 | 第31页 |
| 3.4 仿真及结果分析 | 第31-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于小波域噪声参数的估计 | 第38-56页 |
| 4.1 图像纹理与高频小波系数的关系 | 第38-41页 |
| 4.1.1 图像的小波系数描述 | 第38-39页 |
| 4.1.2 图像噪声的小波系数描述 | 第39-40页 |
| 4.1.3 图像小波域域系数与图像纹理 | 第40-41页 |
| 4.2 基于小波域局部方差众数的噪声估计 | 第41-45页 |
| 4.2.1 小波基的选择 | 第41-42页 |
| 4.2.2 对角小波系数的选择 | 第42-43页 |
| 4.2.3 局部方差分布的众数 | 第43-45页 |
| 4.3 对角小波子带中的原始图像系数的估计 | 第45-49页 |
| 4.3.1 估计算法 | 第45-49页 |
| 4.3.2 算法步骤 | 第49页 |
| 4.4 噪声方差的估计 | 第49-50页 |
| 4.5 仿真实验及结果分析 | 第50-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 噪声估计在图像去噪中的应用 | 第56-66页 |
| 5.1 去噪方法中的应用分析 | 第56-62页 |
| 5.2 图像去噪应用实验 | 第62-64页 |
| 5.3 对去噪方法中的阈值设置的影响 | 第64-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 结论 | 第66-68页 |
| 6.1 论文总结 | 第66页 |
| 6.2 展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 附录A 硕士期间研究成果 | 第74-76页 |
| 附录B 硕士期间所获荣誉 | 第76页 |
