| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 论文研究背景 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 红外成像基础知识 | 第13-14页 |
| 1.2.2 图像去噪算法研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 多尺度几何变换在红外图像去噪中的应用框架 | 第15-17页 |
| 1.2.4 脉冲发放皮层模型图像处理算法研究 | 第17页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第18-19页 |
| 第2章 脉冲耦合神经网络 | 第19-27页 |
| 2.1 脉冲耦合神经网络理论 | 第19-22页 |
| 2.1.1 PCNN模型的提出及概念 | 第19-20页 |
| 2.1.2 PCNN基本特性和工作原理 | 第20-22页 |
| 2.2 PCNN模型改进研究 | 第22-26页 |
| 2.2.1 ICM模型 | 第22-23页 |
| 2.2.2 SCM模型 | 第23-26页 |
| 2.2.3 其他模型 | 第26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 多尺度几何变换的理论基础 | 第27-39页 |
| 3.1 Contourlet变换及其改进 | 第27-33页 |
| 3.1.1 Contourlet变换 | 第27-28页 |
| 3.1.2 小波—轮廓波变换 | 第28-30页 |
| 3.1.3 非抽样方向滤波器组 | 第30-31页 |
| 3.1.4 非下采样Contourlet变换 | 第31-32页 |
| 3.1.5 复轮廓波变换 | 第32-33页 |
| 3.2 Shearlet变换及其改进 | 第33-37页 |
| 3.2.1 Shearlet变换 | 第33-34页 |
| 3.2.2 非下采样Shearlet变换 | 第34-35页 |
| 3.2.3 复剪切波变换 | 第35-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 SCM的图像去噪 | 第39-49页 |
| 4.1 SCM去除高斯噪声 | 第39-42页 |
| 4.2 SCM去除椒盐噪声 | 第42-43页 |
| 4.3 改进的SCM彩色图像去噪 | 第43-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 基于多尺度几何变换和脉冲发放皮层模型的红外图像去噪 | 第49-61页 |
| 5.1 阈值及阈值函数的改进 | 第49-51页 |
| 5.1.1 阈值函数的改进 | 第49-50页 |
| 5.1.2 阈值的改进 | 第50-51页 |
| 5.2 实验算法设计 | 第51-52页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第52-60页 |
| 5.3.1 基于Contourlet变换和SCM的红外图像去噪实验 | 第52-58页 |
| 5.3.2 基于Shearlet变换和SCM的红外图像去噪实验 | 第58-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 工作总结 | 第61-62页 |
| 6.2 工作展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间发表论文情况 | 第68页 |
