| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 噪声估计的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 图像去噪的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 本文主要工作及结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 摄像机图像噪声机理分析 | 第17-28页 |
| 2.1 摄像机图像噪声来源 | 第17-18页 |
| 2.2 CMOS图像传感器噪声 | 第18-21页 |
| 2.2.1 CMOS图像传感器的噪声描述 | 第18-19页 |
| 2.2.2 CMOS图像传感器的噪声类型 | 第19-21页 |
| 2.3 CCD图像传感器噪声 | 第21-24页 |
| 2.3.1 CCD成像过程 | 第21-23页 |
| 2.3.2 CCD图像传感器的噪声类型 | 第23-24页 |
| 2.4 CCD摄像机噪声模型 | 第24-27页 |
| 2.4.1 摄像机响应函数 | 第25-26页 |
| 2.4.2 CCD摄像机噪声模型 | 第26页 |
| 2.4.3 CCD摄像机模拟噪声图像 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 摄像机图像噪声估计 | 第28-41页 |
| 3.1 噪声估计方法概述 | 第28-29页 |
| 3.2 噪声水平函数 | 第29-34页 |
| 3.2.1 噪声水平函数简介 | 第29-32页 |
| 3.2.2 训练噪声水平函数库 | 第32-34页 |
| 3.3 稀疏表示 | 第34-35页 |
| 3.4 噪声估计具体实现 | 第35-40页 |
| 3.4.1 基于稀疏表示的数学模型 | 第35-36页 |
| 3.4.2 噪声样本点的估计 | 第36-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于噪声估计的自适应图像去噪 | 第41-78页 |
| 4.1 去噪方法简介 | 第41-57页 |
| 4.1.1 块匹配三维滤波(BM3D) | 第41-50页 |
| 4.1.2 非局部平均滤波(NLM) | 第50-55页 |
| 4.1.3 引导滤波(GF) | 第55-57页 |
| 4.2 基于引导滤波和非局部平均滤波的去噪方法 | 第57-66页 |
| 4.2.1 算法实现步骤 | 第58-59页 |
| 4.2.2 去噪方法详细介绍 | 第59-64页 |
| 4.2.3 去噪结果 | 第64-66页 |
| 4.3 基于噪声估计的自适应去噪方法 | 第66-76页 |
| 4.3.1 基于噪声估计的非局部平均滤波去噪方法(AdpNLM) | 第67页 |
| 4.3.2 AdpNLM去噪实验 | 第67-71页 |
| 4.3.3 基于噪声估计的监控视频自适应去噪 | 第71-76页 |
| 4.4 本文算法的性能分析 | 第76-77页 |
| 4.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第78-79页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第79页 |
| 5.3 研究生阶段主要工作 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |