| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 论文的主要工作及组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 图像去噪相关预备知识 | 第16-25页 |
| 2.1 图像噪声的分类及图像去噪模型 | 第16-18页 |
| 2.1.1 图像噪声的模型 | 第16-18页 |
| 2.1.2 图像噪声的分类 | 第18页 |
| 2.2 传统的去噪方法 | 第18-22页 |
| 2.2.1 均值滤波 | 第19-20页 |
| 2.2.2 中值滤波 | 第20-21页 |
| 2.2.3 维纳滤波 | 第21页 |
| 2.2.4 小波变换 | 第21-22页 |
| 2.3 图像去噪效果评价 | 第22-24页 |
| 2.3.1 主观评价方法 | 第23页 |
| 2.3.2 客观评价方法 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于变分原理去噪模型及算法简介 | 第25-35页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 变分原理和图像去噪 | 第25-26页 |
| 3.3 变分法的相关知识 | 第26-29页 |
| 3.3.1 变分原理与Euler—Lagrange方程 | 第26-28页 |
| 3.3.2 梯度下降流 | 第28-29页 |
| 3.4 全变分模型的建立 | 第29-32页 |
| 3.4.1 全变分模型一般形式及其欧拉方程 | 第29-30页 |
| 3.4.2 全变分模型的求解 | 第30-32页 |
| 3.5 几种重要的全变分模型 | 第32-34页 |
| 3.5.1 调和模型 | 第32页 |
| 3.5.2 TV模型 | 第32-33页 |
| 3.5.3 广义模型 | 第33页 |
| 3.5.4 张红英自适应模型 | 第33-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于结构张量的变分PDE去噪模型 | 第35-59页 |
| 4.1 结构张量的相关知识 | 第35-39页 |
| 4.1.1 结构张量的概念 | 第35-37页 |
| 4.1.2 对结构张量的详细阐述 | 第37-39页 |
| 4.1.3 结构张量的优势 | 第39页 |
| 4.2 边缘检测算子H | 第39-42页 |
| 4.2.1 扩散项及参数p的作用分析 | 第39-40页 |
| 4.2.2 边缘检测算子H的引入 | 第40-41页 |
| 4.2.3 算子的性能对比分析 | 第41-42页 |
| 4.3 引入H算子的改进模型 | 第42-43页 |
| 4.4 改进模型数值实现 | 第43页 |
| 4.5 仿真实验与结果分析 | 第43-58页 |
| 4.5.1 灰度图像实验 | 第43-53页 |
| 4.5.2 彩色图像实验 | 第53-58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 总结 | 第59页 |
| 5.2 下一步研究工作 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 致谢 | 第67页 |