| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-11页 |
| ·研究现状 | 第11-14页 |
| ·本文的工作与组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 图像去噪的理论基础 | 第16-26页 |
| ·图像的噪声 | 第16页 |
| ·图像的去噪质量评价 | 第16-18页 |
| ·主观评价 | 第16-17页 |
| ·客观评价 | 第17-18页 |
| ·图像去噪的经典方法 | 第18-25页 |
| ·邻域平均滤波 | 第18-19页 |
| ·中值滤波 | 第19-20页 |
| ·自适应滤波 | 第20-21页 |
| ·频域滤波 | 第21-22页 |
| ·图像去噪新算法 | 第22-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 小波变换的基本理论和主要去噪方法 | 第26-38页 |
| ·从傅里叶变换到小波变换 | 第26页 |
| ·小波变换 | 第26-28页 |
| ·多分辨率分析和Mallat算法 | 第28页 |
| ·常用小波基及小波基的选取 | 第28-31页 |
| ·小波去噪的基本原理及主要方法 | 第31-37页 |
| ·小波去噪的基本原理 | 第31页 |
| ·小波模极大值去噪算法 | 第31-32页 |
| ·小波空域相关去噪算法 | 第32-33页 |
| ·小波阈值去噪算法 | 第33-37页 |
| ·三种算法分析与比较 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于广义高斯模型的非局部平均研究 | 第38-54页 |
| ·分水岭分割算法 | 第38-40页 |
| ·非局部平均算法 | 第40-42页 |
| ·基于广义高斯模型的非局部平均滤波 | 第42-43页 |
| ·改进的基于广义高斯模型的非局部平均小波域去噪算法 | 第43-45页 |
| ·仿真实验与分析 | 第45-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和取得的科研成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |