数字图像非线性滤波改进算法的研究
| 1 绪论 | 第1-17页 |
| ·研究背景 | 第8-10页 |
| ·图像噪声 | 第8-10页 |
| ·图像滤波 | 第10页 |
| ·图像质量评价 | 第10-13页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·图像质量的主观评价 | 第11页 |
| ·图像质量的客观评价 | 第11-13页 |
| ·其它方法 | 第13页 |
| ·非线性滤波研究进展 | 第13-15页 |
| ·加权中值滤波技术 | 第13页 |
| ·多级中值滤波技术 | 第13-14页 |
| ·阈值中值滤波技术 | 第14页 |
| ·数学形态滤波技术 | 第14页 |
| ·小波变换滤波技术 | 第14页 |
| ·模糊数学滤波技术 | 第14-15页 |
| ·神经网络滤波技术 | 第15页 |
| ·遗传算法滤波技术 | 第15页 |
| ·本文所做工作及内容安排 | 第15-17页 |
| 2 中值滤波原理 | 第17-23页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·中值滤波原理 | 第17-19页 |
| ·一维中值滤波 | 第17-18页 |
| ·二维中值滤波 | 第18-19页 |
| ·中值滤波主要特性 | 第19-22页 |
| ·边缘保护 | 第19-20页 |
| ·去噪声 | 第20-21页 |
| ·中值滤波的频谱特性 | 第21页 |
| ·对某些输出信号中值滤波的不变性 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 多级非线性加权平均中值滤波改进算法 | 第23-32页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·加权和多级中值滤波算法 | 第23-26页 |
| ·加权中值滤波 | 第23-24页 |
| ·多级中值滤波算法 | 第24-25页 |
| ·加权多级中值滤波算法 | 第25-26页 |
| ·多级非线性加权平均中值滤波算法 | 第26页 |
| ·多级非线性加权平均中值滤波改进算法 | 第26-27页 |
| ·仿真实验 | 第27-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 4 基于粗糙集理论的图像中值滤波 | 第32-45页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·阈值法图像中值滤波 | 第32-35页 |
| ·基于阈值分解的多级中值滤波方法 | 第32-33页 |
| ·改进自适应保细节中值滤波算法 | 第33-34页 |
| ·邻域平均阈值法中值滤波 | 第34-35页 |
| ·粗糙集（ Rough Sets）理论 | 第35-38页 |
| ·知识的含义 | 第35页 |
| ·不可分辨关系 | 第35-36页 |
| ·知识库 | 第36-37页 |
| ·边界的新定义 | 第37页 |
| ·近似与成员关系 | 第37页 |
| ·知识表达系统 | 第37-38页 |
| ·知识约简 | 第38页 |
| ·基于粗糙集理论的图像中值滤波 | 第38-40页 |
| ·粗糙集用于图像中值滤波的分类 | 第38-39页 |
| ·基于粗糙集图像中值滤波算法 | 第39-40页 |
| ·仿真结果 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 5 非线性滤波的数学形态改进算法 | 第45-57页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·二值图像形态学基本运算 | 第45-47页 |
| ·二值腐蚀 | 第45-46页 |
| ·二值膨胀 | 第46-47页 |
| ·二值开 | 第47页 |
| ·二值闭 | 第47页 |
| ·灰度图像形态学基本运算 | 第47-50页 |
| ·灰度腐蚀 | 第48页 |
| ·灰度膨胀 | 第48页 |
| ·灰度开 | 第48页 |
| ·灰度闭 | 第48-50页 |
| ·非线性滤波的数学形态改进算法 | 第50-51页 |
| ·简单闭、开运算噪声滤除方法存在的问题 | 第50页 |
| ·改进的复合数学形态滤波方法 | 第50-51页 |
| ·仿真实验 | 第51-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 6 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·总结 | 第57页 |
| ·展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第63-64页 |
| 详细摘要 | 第64-72页 |
