| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究动态 | 第10-13页 |
| 1.2.1 空域滤波 | 第10-12页 |
| 1.2.2 频域滤波 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究内容与论文结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 图像去噪相关基础 | 第15-24页 |
| 2.1 图像噪声的基本概念 | 第15-17页 |
| 2.1.1 噪声分类 | 第15页 |
| 2.1.2 噪声模型 | 第15-17页 |
| 2.2 空间滤波基础 | 第17-18页 |
| 2.3 常见的图像去噪算法及实验分析 | 第18-23页 |
| 2.3.1 均值滤波 | 第18-19页 |
| 2.3.2 中值滤波 | 第19页 |
| 2.3.3 维纳滤波 | 第19-20页 |
| 2.3.4 实验对比 | 第20-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于马尔科夫链-蒙特卡罗采样的快速非局域均值图像去噪 | 第24-38页 |
| 3.1 非局域均值去噪算法 | 第24-26页 |
| 3.1.1 基本思想 | 第24页 |
| 3.1.2 算法描述 | 第24-25页 |
| 3.1.3 非局域均值滤波算法特点分析 | 第25-26页 |
| 3.2 改进的非局域均值图像去噪 | 第26-31页 |
| 3.2.1 马尔科夫链-蒙特卡罗采样概述 | 第26-27页 |
| 3.2.2 马尔科夫链的获得 | 第27页 |
| 3.2.3 两种典型的马尔科夫链-蒙特卡罗采样算法 | 第27-29页 |
| 3.2.3.1 Metropolis—Hastings采样算法 | 第27-28页 |
| 3.2.3.2 Gibbs采样算法 | 第28-29页 |
| 3.2.4 改进算法描述 | 第29-31页 |
| 3.3 实验与分析 | 第31-37页 |
| 3.3.1 实验环境 | 第31-33页 |
| 3.3.2 去噪效果直观对比 | 第33-35页 |
| 3.3.3 峰值信噪比对比 | 第35-36页 |
| 3.3.4 去噪时间对比 | 第36页 |
| 3.3.5 图像相似度对比 | 第36-37页 |
| 3.3.6 结果分析 | 第37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 改进权值函数的非局域均值图像去噪 | 第38-44页 |
| 4.1 算法思想 | 第38页 |
| 4.2 典型权值函数 | 第38-40页 |
| 4.2.1 指数型权值函数 | 第38-39页 |
| 4.2.2 余弦型权值函数 | 第39页 |
| 4.2.3 基于稳健估计的权值函数 | 第39-40页 |
| 4.3 改进的权值函数 | 第40-42页 |
| 4.4 权值函数对图像去噪效果影响对比 | 第42-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 与经典方法实验对比 | 第44-52页 |
| 5.1 基于滤波的图像去噪混合算法描述 | 第44-45页 |
| 5.2 图像去噪质量评价 | 第45-46页 |
| 5.2.1 图像质量主观评价方法 | 第45-46页 |
| 5.2.2 图像质量客观评价方法 | 第46页 |
| 5.3 实验结果对比 | 第46-50页 |
| 5.3.1 去噪图像效果对比 | 第46-48页 |
| 5.3.2 峰值信噪比对比 | 第48页 |
| 5.3.3 细节比较 | 第48-50页 |
| 5.3.4 去噪时间对比 | 第50页 |
| 5.4 实验分析 | 第50-51页 |
| 5.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 结论 | 第52页 |
| 6.2 展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 发表论文与参加科研项目情况 | 第58页 |
