基于各向异性扩散的图像降噪算法的研究与优化
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第11-12页 |
| ·偏微分图像降噪的发展概况 | 第12-14页 |
| ·本论文的结构安排 | 第14-16页 |
| 2 数学基础 | 第16-31页 |
| ·偏微分图像处理的数学基础 | 第16-21页 |
| ·平面曲线的微分性质 | 第16-17页 |
| ·能量泛函、变分原理与梯度下降流 | 第17-20页 |
| ·偏微分方程的数值解法 | 第20-21页 |
| ·偏微分图像降噪算法概述 | 第21-28页 |
| ·各向同性扩散模型 | 第21-22页 |
| ·Perona-Malik 模型 | 第22-25页 |
| ·变分模型 | 第25-27页 |
| ·四阶 PDE 降噪模型 | 第27-28页 |
| ·图像质量评价 | 第28-30页 |
| ·主观评价参数 | 第28-29页 |
| ·客观评价参数 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于直觉模糊熵的偏微分图像降噪 | 第31-44页 |
| ·直觉模糊集理论 | 第31-33页 |
| ·直觉模糊集的元素 | 第31-32页 |
| ·引入非隶属度函数的意义 | 第32-33页 |
| ·改进的偏微分降噪模型 | 第33-37页 |
| ·局部直觉模糊熵 | 第33-34页 |
| ·改进的模型 | 第34-35页 |
| ·修正后模型自适应k 的解释 | 第35-37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-43页 |
| ·边缘阈值k 和迭代次数T 的影响 | 第37-39页 |
| ·实验结果 | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 4 基于图像 ENI 的四阶 PDE 降噪模型 | 第44-54页 |
| ·图像的 ENI 的定义 | 第45-47页 |
| ·扩散函数与保真项 | 第47-49页 |
| ·扩散函数g_n | 第47-48页 |
| ·保真项函数 | 第48-49页 |
| ·改进的模型 | 第49-50页 |
| ·基于 ENI 的 PDE 降噪模型 | 第49页 |
| ·算法的实现 | 第49-50页 |
| ·实验结果及讨论 | 第50-53页 |
| ·参数 和T 的选择 | 第50-51页 |
| ·与相关的 PDE 模型作比较 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 5 基于双向流的 PDE 降噪模型 | 第54-62页 |
| ·模糊双向流框架 | 第54-56页 |
| ·典型斜坡边缘和边缘锐化的差异 | 第54页 |
| ·各项异性扩散和冲击滤波器 | 第54-56页 |
| ·统一双向流 | 第56页 |
| ·依赖特征的模糊决策 | 第56-58页 |
| ·改进的模型 | 第58-59页 |
| ·实验结果及讨论 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 6 工作总结与展望 | 第62-64页 |
| ·全文总结 | 第62-63页 |
| ·工作展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
