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基于快速局部均值估计的噪声水平估计算法及其应用研究

摘要第3-5页
abstract第5-6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 图像降噪研究的背景与意义第9页
    1.2 图像降噪的研究现状第9-12页
    1.3 图像噪声评估算法的研究现状第12页
    1.4 图像噪声评估算法存在的问题第12-13页
    1.5 研究内容第13-14页
    1.6 章节安排第14-15页
第2章 相关技术背景介绍第15-25页
    2.1 常见的图像噪声类型第15-17页
        2.1.1 高斯噪声第16页
        2.1.2 信号相关噪声模型第16-17页
        2.1.3 脉冲噪声模型第17页
    2.2 常用的图像噪声评估算法第17-23页
        2.2.1 快速噪声方差评估算法第17-18页
        2.2.2 基于图像尺度不变性的噪声评估算法第18-20页
        2.2.3 基于PCA和弱纹理图像块的噪声评估算法第20-23页
    2.3 非局部均值图像降噪算法第23-24页
    2.4 小结第24-25页
第3章 基于图像质量感知特征和局部均值的快速噪声水平估计算法第25-42页
    3.1 基本思想第25-26页
    3.2 基于自然统计模型的特征提取算法第26-36页
        3.2.1 BIQI特征提取算法第26-28页
        3.2.2 IL-NIQE特征提取算法第28-33页
        3.2.3 BRISQUE特征提取算法第33-36页
    3.3 LM-NLE噪声评估理论第36-38页
    3.4 基于K-means聚类的快速LM-NLE估计算法第38-40页
    3.5 FLM-NLE算法整体框架第40-41页
    3.6 小结第41-42页
第4章 实验与分析第42-56页
    4.1 实验配置以及相关参数设置第42-45页
    4.2 FLM-NLE算法实验分析第45-50页
    4.3 三维滤波降噪理论与方法第50-52页
    4.4 IBM3D算法实验分析第52-55页
    4.5 小结第55-56页
第5章 总结与展望第56-58页
    5.1 总结第56-57页
    5.2 展望第57-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-63页
攻读学位期间的研究成果第63页

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