结构特性匹配的非局部均值图像去噪算法研究
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-31页 |
| 1.1 引言 | 第15-21页 |
| 1.1.1 数字图像处理概论 | 第15-17页 |
| 1.1.2 图像去噪的背景和意义 | 第17页 |
| 1.1.3 去噪算法的分类 | 第17-21页 |
| 1.2 图像去噪介绍 | 第21-27页 |
| 1.2.1 噪声分类 | 第21-23页 |
| 1.2.2 噪声模型 | 第23页 |
| 1.2.3 去噪算法研究现状 | 第23-27页 |
| 1.2.4 非局部均值去噪算法概述 | 第27页 |
| 1.3 问题的提出 | 第27-28页 |
| 1.4 论文的研究目标与内容 | 第28-29页 |
| 1.5 论文的结构安排 | 第29-31页 |
| 第二章 非局部均值去噪算法 | 第31-40页 |
| 2.1 经典非局部均值去噪算法 | 第31-35页 |
| 2.1.1 非局部均值算法基本设置 | 第33-34页 |
| 2.1.2 非局部均值算法实验数据分析 | 第34-35页 |
| 2.2 改进型NLM去噪算法 | 第35-37页 |
| 2.2.1 预选取法 | 第35-36页 |
| 2.2.2 稀疏法 | 第36-37页 |
| 2.2.3 块转换法 | 第37页 |
| 2.2.4 其他改进方法 | 第37页 |
| 2.3 去噪性能评价指标 | 第37-39页 |
| 2.3.1 主观质量评价 | 第38页 |
| 2.3.2 峰值信噪比 | 第38页 |
| 2.3.3 边缘保持指数 | 第38-39页 |
| 2.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 基于结构特性分类的非局部均值去噪算法 | 第40-50页 |
| 3.1 邻域相似块尺寸设置方面的缺陷 | 第40-41页 |
| 3.2 CV-Kmeans区域分类算法 | 第41-43页 |
| 3.2.1 变差系数 | 第41-42页 |
| 3.2.2 Kmeans聚类算法 | 第42页 |
| 3.2.3 区域分类算法 | 第42-43页 |
| 3.3 基于结构特性分类的自适应非局部均值算法 | 第43-44页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第44-48页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第44-45页 |
| 3.4.2 实验结果图对比 | 第45-47页 |
| 3.4.3 定量评价对比 | 第47-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 采用结构自适应块匹配的非局部均值去噪算法 | 第50-63页 |
| 4.1 采用结构自适应块匹配的非局部均值去噪算法 | 第50-53页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第53-61页 |
| 4.2.1 实验设置 | 第53页 |
| 4.2.2 实验结果图对比 | 第53-57页 |
| 4.2.3 定量评价对比 | 第57-60页 |
| 4.2.4 不同尺寸对比及说明 | 第60-61页 |
| 4.3 多类型噪声去噪实验对比 | 第61-62页 |
| 4.4 算法运行时间对比 | 第62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 工作总结 | 第63页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第71-72页 |
