| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| ·图像噪声去除的重要意义 | 第10页 |
| ·数学方法在图像去噪中的重要性 | 第10-11页 |
| ·SVD去噪方法 | 第11页 |
| ·本文各章节内容概述 | 第11-13页 |
| 第二章 图像去噪的数学方法 | 第13-27页 |
| ·关于噪声 | 第13-14页 |
| ·图像去噪的总体介绍 | 第14页 |
| ·数学方法进行图像去噪的介绍 | 第14-26页 |
| ·空间域滤波 | 第14-20页 |
| ·平滑线性空间滤波 | 第14-15页 |
| ·统计排序滤波 | 第15-16页 |
| ·数学形态学方法 | 第16-18页 |
| ·基于模糊数学的方法 | 第18页 |
| ·基于偏微分方程的非线性扩散去噪方法 | 第18-20页 |
| ·频率域滤波 | 第20-26页 |
| ·傅立叶变换法 | 第20-22页 |
| ·最小二乘方法（维纳滤波） | 第22-23页 |
| ·小波变换法 | 第23-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 整体域SVD 去噪方法 | 第27-49页 |
| ·SVD 理论及其算法 | 第27-33页 |
| ·矩阵的奇异值分解及其解释 | 第27-30页 |
| ·SVD 算法 | 第30-33页 |
| ·目前SVD 去噪方法 | 第33-34页 |
| ·整体域SVD 去噪方法 | 第34-48页 |
| ·整体域方法的提出 | 第34-38页 |
| ·理论证明可行性 | 第38-41页 |
| ·奇异值差函数及其参数的确定 | 第41-43页 |
| ·受Gauss 噪声干扰时奇异值差函数及其参数的确定 | 第41-42页 |
| ·受椒盐噪声干扰时奇异值差函数及其参数的确定 | 第42-43页 |
| ·噪声强度估计 | 第43-44页 |
| ·高斯噪声估计 | 第43页 |
| ·椒盐噪声估计 | 第43-44页 |
| ·奇异值扰动界的估计 | 第44页 |
| ·受高斯噪声干扰时奇异值扰动界的估计 | 第44页 |
| ·受椒盐噪声干扰时奇异值扰动界的估计 | 第44页 |
| ·峰信噪比 | 第44-45页 |
| ·整体域方法的噪声去除步骤 | 第45页 |
| ·仿真试验 | 第45-47页 |
| ·整体域 SVD 去噪方法尚存在的不足、需改进的地方 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 总结与展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 研究生期间发表的论文 | 第55页 |