结合人眼视觉特性和TV模型的图像去噪方法研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·图像概论 | 第10-11页 |
| ·图像的概念 | 第10页 |
| ·图像的特点 | 第10-11页 |
| ·数字图像去噪综述 | 第11-13页 |
| ·数字图像去噪的研究历史 | 第11页 |
| ·图像去噪研究现状 | 第11-12页 |
| ·引入人眼视觉系统（HVS）的必要性 | 第12-13页 |
| ·基于偏微分方程的图像处理综述 | 第13-14页 |
| ·偏微分方程与图像处理 | 第13-14页 |
| ·图像处理方法的主要优点 | 第14页 |
| ·图像质量评价 | 第14-15页 |
| ·课题研究目的和意义 | 第15页 |
| ·本文的研究工作 | 第15-17页 |
| ·主要研究内容 | 第15-16页 |
| ·组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 图像去噪理论研究 | 第17-34页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·噪声分析 | 第17-22页 |
| ·概述 | 第17-18页 |
| ·噪声分类 | 第18-19页 |
| ·噪声模型 | 第19-22页 |
| ·空域平滑滤波技术 | 第22-33页 |
| ·线性滤波平滑去噪 | 第23-26页 |
| ·非线性平滑滤波 | 第26-31页 |
| ·自适应滤波 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 人眼视觉特性与图像质量评价 | 第34-53页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·人类视觉系统的基本理论 | 第34-40页 |
| ·视觉系统基本结构及原理 | 第34-36页 |
| ·HVS模型 | 第36-37页 |
| ·HVS特性 | 第37-40页 |
| ·基于人眼视觉特性的图像质量评价 | 第40-51页 |
| ·图像质量评价方法发展现状 | 第40-41页 |
| ·视觉研究与图像质量评价的关系 | 第41-43页 |
| ·传统的图像质量评价方法 | 第43-49页 |
| ·基于HVS系统的图像质量评价方法 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 基于人眼视觉特性的图像去噪方法 | 第53-69页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·算法思想 | 第53-58页 |
| ·视觉与中值滤波的关系 | 第53-54页 |
| ·中值滤波去噪特点 | 第54-55页 |
| ·开关中值滤波（SWM） | 第55-57页 |
| ·加权中值滤波 | 第57-58页 |
| ·算法流程及改进 | 第58-62页 |
| ·椒盐噪声检测 | 第60-61页 |
| ·噪声点的滤除 | 第61-62页 |
| ·实验及结果分析 | 第62-67页 |
| ·模拟实验 | 第62-65页 |
| ·结果分析 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 基于全变分偏微分方程的图像去噪算法 | 第69-90页 |
| ·引言 | 第69-70页 |
| ·偏微分方程在图像去噪中的应用 | 第70-73页 |
| ·去噪模型分析 | 第70-72页 |
| ·P-M方程去噪模型性能分析 | 第72-73页 |
| ·变分法图像处理概述 | 第73-75页 |
| ·变分原理及基本概念 | 第73-74页 |
| ·变分偏微分方程在图像处理中的优点 | 第74-75页 |
| ·基于TV偏微分方程的图像去噪算法 | 第75-78页 |
| ·TV分去噪的发展 | 第75页 |
| ·正则化TV模型的构造 | 第75-76页 |
| ·算法原理 | 第76-78页 |
| ·模拟实验及结果分析 | 第78-89页 |
| ·模拟实验 | 第79-83页 |
| ·结果分析 | 第83-89页 |
| ·本章小结 | 第89-90页 |
| 第六章 总结与展望 | 第90-92页 |
| ·总结 | 第90-91页 |
| ·展望 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-95页 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第95-96页 |
| 致谢 | 第96页 |
