| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-28页 |
| ·研究背景及意义 | 第17-18页 |
| ·图像去噪方法概述 | 第18-21页 |
| ·图像去噪方法 | 第18-21页 |
| ·图像去噪研究中存在的问题 | 第21页 |
| ·国内外研究现状 | 第21-25页 |
| ·偏微分方程发展及现状 | 第21-22页 |
| ·多尺度几何分析发展及现状 | 第22-23页 |
| ·国内外研究现状的分析 | 第23-25页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第25-28页 |
| 第二章 偏微分方程与多尺度几何分析的理论基础 | 第28-41页 |
| ·偏微分方程在图像处理中的应用 | 第28-33页 |
| ·各向异性扩散模型 | 第29-30页 |
| ·基于能量函数优化的偏微分方程模型 | 第30-31页 |
| ·几种偏微分方程用于图像去噪中的比较 | 第31-32页 |
| ·偏微分方程模型用于图像去噪的局限性 | 第32-33页 |
| ·多尺度几何分析在图像处理中的应用 | 第33-40页 |
| ·从傅里叶变换到小波变换 | 第33-35页 |
| ·Contourlet 变换 | 第35-36页 |
| ·平移不变的 Contourlet 变换 | 第36-37页 |
| ·几种算法优缺点比较 | 第37-40页 |
| ·多尺度几何分析方法用于图像去噪的问题 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 基于全变分模型停止准则的研究 | 第41-53页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·全变分模型停止准则的分析与设定 | 第41-47页 |
| ·图像能量演变特点 | 第41-43页 |
| ·能量平衡点的选取 | 第43-44页 |
| ·迭代次数与 PSNR 的关系 | 第44-45页 |
| ·最优迭代次数的获取 | 第45页 |
| ·图像噪声方差获取 | 第45-47页 |
| ·改进的全变分模型 | 第47-49页 |
| ·算法的介绍 | 第47-48页 |
| ·算法离散格式 | 第48页 |
| ·算法实现 | 第48-49页 |
| ·实验与分析 | 第49-52页 |
| ·最优迭代次数定位 | 第49-50页 |
| ·图像视觉比较 | 第50-51页 |
| ·图像结构相似度比较 | 第51页 |
| ·两种停止准则下算法的比较 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于图像噪声估计算法的研究 | 第53-66页 |
| ·引言 | 第53-54页 |
| ·小波系数分布特征的分析 | 第54-62页 |
| ·小波理论 | 第54-55页 |
| ·小波系数统计模型 | 第55-58页 |
| ·小波系数的广义高斯分布拟合 | 第58页 |
| ·广义高斯分布参数的分析 | 第58-62页 |
| ·小波系数分布特征的图像噪声估计算法 | 第62-64页 |
| ·噪声估计算法的提出 | 第62-63页 |
| ·噪声估计新算法的实现 | 第63-64页 |
| ·实验与分析 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 小波域的全变分和灰色理论图像去噪算法 | 第66-87页 |
| ·引言 | 第66-67页 |
| ·灰色理论 | 第67-69页 |
| ·灰色关联的简介 | 第67页 |
| ·灰色关联的计算 | 第67-68页 |
| ·灰色理论在图像去噪中应用的现状 | 第68-69页 |
| ·小波系数灰色关联度分析 | 第69-74页 |
| ·尺度间小波系数的灰色关联度分析 | 第70-72页 |
| ·尺度内小波系数的灰色关联度分析 | 第72-73页 |
| ·灰色关联度的小波系数筛选算法的机理 | 第73-74页 |
| ·小波域的全变分和灰色理论图像去噪算法 | 第74-81页 |
| ·算法的提出 | 第74-77页 |
| ·算法中参数分析 | 第77-80页 |
| ·算法步骤 | 第80-81页 |
| ·实验仿真与分析 | 第81-85页 |
| ·可见光图像去噪仿真 | 第81-84页 |
| ·红外图像去噪仿真 | 第84-85页 |
| ·本章小结 | 第85-87页 |
| 第六章 非下采样 CONTOURLET 变换和灰色理论的图像去噪算法 | 第87-101页 |
| ·引言 | 第87-88页 |
| ·非下采样 CONTOURLET 变换 | 第88-90页 |
| ·非下采样 Contourlet 变换介绍 | 第88页 |
| ·非下采样 Contourlet 变换系数特点 | 第88-90页 |
| ·系数筛选模型 | 第90-93页 |
| ·系数灰色关联方法 | 第90-91页 |
| ·系数灰色关联阈值方法 | 第91-92页 |
| ·相关模型的组合 | 第92-93页 |
| ·非下采样 CONTOURLET 变换和灰色理论的图像去噪算法 | 第93-95页 |
| ·图像预处理方法的选择 | 第93-94页 |
| ·四种模型的选择 | 第94页 |
| ·算法中参数分析 | 第94-95页 |
| ·算法步骤 | 第95页 |
| ·实验仿真与分析 | 第95-100页 |
| ·可见光图像去噪仿真 | 第95-98页 |
| ·红外图像去噪仿真 | 第98-100页 |
| ·本章小结 | 第100-101页 |
| 第七章 无参考图像质量评价方法的研究 | 第101-123页 |
| ·图像质量评价概述 | 第101-103页 |
| ·图像质量主观评价 | 第101页 |
| ·图像质量客观评价 | 第101-103页 |
| ·小波域的无参考图像质量评价算法 | 第103-115页 |
| ·算法研究的目的 | 第103-104页 |
| ·失真测量方法的选择 | 第104-110页 |
| ·广义高斯分布拟合参数对图像失真的测量 | 第110-113页 |
| ·算法中参数分析 | 第113-115页 |
| ·实验及分析 | 第115-118页 |
| ·算法的测试 | 第115-116页 |
| ·算法的定量评价 | 第116页 |
| ·实例测试 | 第116-118页 |
| ·图像去噪处理软件的设计 | 第118-122页 |
| ·系统设计思路 | 第118-119页 |
| ·系统功能实现 | 第119页 |
| ·系统应用实例 | 第119-121页 |
| ·系统的应用前景 | 第121-122页 |
| ·本章小结 | 第122-123页 |
| 第八章 总结与展望 | 第123-126页 |
| ·全文总结 | 第123-124页 |
| ·主要创新点 | 第124-125页 |
| ·研究展望 | 第125-126页 |
| 参考文献 | 第126-140页 |
| 致谢 | 第140-141页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第141页 |