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图像去噪中的偏微分方程模型研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1. 绪论第9-12页
   ·选题背景和研究意义第9-10页
   ·偏微分方程在图像去噪中的发展历史第10-11页
   ·本文主要工作第11-12页
2. 图像去噪预备知识第12-26页
   ·数字图像预备知识第12-13页
   ·噪声图像模型的分类第13-15页
     ·噪声的分类第13-14页
     ·噪声的数学模型第14-15页
   ·去噪模型评价标准第15-17页
   ·变分法和梯度下降流第17-23页
     ·变分法的基本概念第17-18页
     ·变分法基本引理第18-19页
     ·Euler-Lagrange方程和梯度下降流第19-23页
   ·数值计算中的有限差分法第23-25页
   ·图像去噪的基本思想第25页
   ·本章小结第25-26页
3. 基于偏微分方程的经典去噪模型第26-40页
   ·加性噪声去除模型第26-34页
     ·P-M扩散模型第26-31页
     ·ROF模型第31-33页
     ·四阶YK去噪模型第33-34页
   ·乘性噪声去除模型第34-39页
     ·RLO模型第35-36页
     ·AA模型第36-37页
     ·去除乘性噪声的其他模型第37-39页
   ·本章小结第39-40页
4. 一种震动耦合扩散的去除乘性噪声模型第40-48页
   ·震动滤波第40页
   ·各向异性扩散模型第40-41页
   ·震动耦合扩散去噪模型第41-44页
     ·图像BZN的定义第41-42页
     ·扩散速度函数g(·)的改进第42-43页
     ·控制保真项参数λ(·)的选取第43页
     ·模型的提出第43-44页
   ·模型求解第44-47页
     ·模型离散化第44页
     ·算法实现第44-45页
     ·实验结果及分析第45-47页
   ·本章小结第47-48页
5. 基于非局部正则化的乘性噪声去除模型及Split-Bregman算法第48-57页
   ·非局部正则项第48-49页
   ·非局部正则化模型的提出第49-50页
   ·基于Split-Bregman迭代的算法第50-53页
   ·实验结果及分析第53-56页
   ·本章小结第56-57页
6. 总结与展望第57-59页
   ·总结第57页
   ·展望第57-59页
参考文献第59-62页
攻读硕士学位期间公开发表的论文第62-63页
致谢第63-64页

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