应用于图像处理的自适应中值滤波算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| ·本文研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·图像滤波国内外研究现状和研究热点 | 第12-15页 |
| ·图像滤波的质量评价方法 | 第15-19页 |
| ·本文的主要研究内容及结构安排 | 第19-21页 |
| 第2章 非线性图像滤波算法 | 第21-41页 |
| ·中值滤波 | 第21-24页 |
| ·改进的中值滤波算法 | 第24-30页 |
| ·加权中值滤波 | 第24-25页 |
| ·多级中值滤波 | 第25-26页 |
| ·开关中值滤波 | 第26-27页 |
| ·自适应中值滤波 | 第27-28页 |
| ·方向中值滤波 | 第28-29页 |
| ·递归中值滤波 | 第29页 |
| ·非线性中值滤波与正则化相结合的方法 | 第29-30页 |
| ·几种新型滤波方法 | 第30-40页 |
| ·基于模糊数学的滤波方法 | 第30-31页 |
| ·数学形态滤波器 | 第31-34页 |
| ·基于遗传算法的滤波方法 | 第34页 |
| ·基于神经网络的滤波方法 | 第34页 |
| ·小波滤波器 | 第34-40页 |
| ·Curvelet变换滤波器 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 自适应开关中值滤波算法 | 第41-55页 |
| ·算法的思想 | 第41-42页 |
| ·算法描述 | 第42-48页 |
| ·脉冲噪声检测算法 | 第42-45页 |
| ·滤波窗口尺寸确定 | 第45页 |
| ·边界像素的处理 | 第45-46页 |
| ·脉冲噪声滤波算法 | 第46-48页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第48-52页 |
| ·噪声检测能力比较 | 第48-49页 |
| ·滤波性能比较 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-55页 |
| 第4章 基于差分的自适应开关中值滤波算法 | 第55-71页 |
| ·算法的思想 | 第55-56页 |
| ·脉冲噪声模型 | 第56页 |
| ·基于差分的开关中值滤波算法 | 第56-60页 |
| ·差分分块算法 | 第57页 |
| ·噪声检测算法 | 第57-59页 |
| ·滤波算法 | 第59-60页 |
| ·滤波算法分析 | 第60页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第60-69页 |
| ·滤波算法性能评价指标定义 | 第61页 |
| ·视觉效果对比 | 第61-63页 |
| ·噪声检测性能对比 | 第63-64页 |
| ·去噪性能对比 | 第64-68页 |
| ·运行时间对比 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第5章 结论 | 第71-73页 |
| ·总结 | 第71-72页 |
| ·展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
