| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 去噪方法综述 | 第10-15页 |
| 1.2.1 噪声分类 | 第10-12页 |
| 1.2.2 变换域去噪 | 第12-14页 |
| 1.2.3 新兴去噪方法 | 第14-15页 |
| 1.3 本文完成的工作及内容安排 | 第15-17页 |
| 第2章 基于高感光噪声的色彩空间选取 | 第17-26页 |
| 2.1 CCD 系统噪声分析 | 第17-18页 |
| 2.2 CCD 随机噪声分析 | 第18-21页 |
| 2.2.1 滞点噪声 | 第18-19页 |
| 2.2.2 蓝通道增益噪声 | 第19-20页 |
| 2.2.3 JPEG 压缩噪声 | 第20-21页 |
| 2.3 高感光噪声的成因分析 | 第21-23页 |
| 2.4 色彩空间选取 | 第23-26页 |
| 第3章 高感光去噪算法理论及实现 | 第26-54页 |
| 3.1 自适应均值和中值加权混合滤波算法 | 第26-37页 |
| 3.1.1 均值和中值加权混合滤波器 | 第26-29页 |
| 3.1.2 自适应滤波窗设计 | 第29-30页 |
| 3.1.3 基于小波变换的噪声估计 | 第30-33页 |
| 3.1.4 基于灰度值的亮度分级预处理 | 第33-37页 |
| 3.2 迭代小波维纳滤波算法 | 第37-45页 |
| 3.2.1 BayesShrink 阈值去噪算法 | 第38-39页 |
| 3.2.2 小波域维纳滤波器设计 | 第39-41页 |
| 3.2.3 阈值函数的改进 | 第41-42页 |
| 3.2.4 迭代停止判定准则 | 第42-45页 |
| 3.3 偏微分方程（PDE）去噪算法 | 第45-54页 |
| 3.3.1 Perona&Malik 非线性扩散模型 | 第46-49页 |
| 3.3.2 Perona&Malik 模型的改进 | 第49-50页 |
| 3.3.3 耦合偏微分方程模型 | 第50-54页 |
| 第4章 算法性能测试与去噪效果对比 | 第54-65页 |
| 4.1 图像质量评价方法 | 第54-56页 |
| 4.1.1 主观质量评价方法 | 第54-55页 |
| 4.1.2 客观质量评价方法 | 第55-56页 |
| 4.2 标准图像测试结果对比 | 第56-61页 |
| 4.3 实拍高感光图像测试结果对比 | 第61-65页 |
| 总结与展望 | 第65-68页 |
| 5.1 本文主要研究工作及成果 | 第65-66页 |
| 5.2 未来的工作方向 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第73页 |