| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8页 |
| 1.2 图像去噪算法的研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 稀疏表示理论的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.4 论文研究内容及结构安排 | 第10-12页 |
| 第二章 图像去噪基本理论 | 第12-19页 |
| 2.1 引论 | 第12页 |
| 2.2 图像噪声分类及模型 | 第12-14页 |
| 2.3 图像质量评价标准 | 第14-15页 |
| 2.3.1 客观评价标准 | 第14-15页 |
| 2.3.2 主观评价标准 | 第15页 |
| 2.4 经典图像去噪方法 | 第15-19页 |
| 2.4.1 空间域图像去噪方法 | 第16-17页 |
| 2.4.2 变换域图像去噪方法 | 第17-19页 |
| 第三章 非局部均值去噪理论及稀疏表示理论 | 第19-27页 |
| 3.1 引论 | 第19页 |
| 3.2 非局部均值图像去噪理论基础 | 第19-21页 |
| 3.2.1 三维块匹配去噪算法 | 第20-21页 |
| 3.3 稀疏表示理论 | 第21-27页 |
| 3.3.1 稀疏表示理论背景 | 第22页 |
| 3.3.2 稀疏表示理论基础 | 第22-23页 |
| 3.3.3 稀疏分解算法 | 第23-27页 |
| 第四章 快速的三维块匹配图像去噪算法 | 第27-38页 |
| 4.1 引论 | 第27页 |
| 4.2 积分图理论 | 第27-28页 |
| 4.3 基于积分图的BM3D加速算法 | 第28-31页 |
| 4.4 运算量分析 | 第31-32页 |
| 4.5 实验结果和分析 | 第32-36页 |
| 4.5.1 标准图像上的对比试验 | 第32-34页 |
| 4.5.2 复杂图像上的对比试验 | 第34-36页 |
| 4.5.3 与其他滤波方法的比较 | 第36页 |
| 4.6 本章小结 | 第36-38页 |
| 第五章 基于随机扰动的修正加权稀疏表示混合噪声滤除方法 | 第38-51页 |
| 5.1 引言 | 第38页 |
| 5.2 自适应高性能非线性滤波器（AHPNFA） | 第38-40页 |
| 5.3 稀疏非局部正则化加权编码（WESNR） | 第40-41页 |
| 5.4 基于极值修正的加权随机扰动非局部正则化稀疏编码算法 | 第41-45页 |
| 5.5 实验结果和分析 | 第45-50页 |
| 5.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-52页 |
| 6.1 论文总结 | 第51页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第57-58页 |
| 攻读硕士期间参与的科研项目 | 第58页 |