图像恢复混合方法分析研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 图像去噪研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 图像去噪研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 空域滤波 | 第15-16页 |
| 1.2.2 变换域滤波 | 第16-17页 |
| 1.2.3 对偶域滤波 | 第17-18页 |
| 1.3 图像质量评价方法 | 第18-20页 |
| 1.3.1 主观评价 | 第18-19页 |
| 1.3.2 客观评价 | 第19-20页 |
| 1.4 本文内容安排 | 第20-22页 |
| 第二章 方向扩散方程修正BM3D图像去噪改进算法 | 第22-36页 |
| 2.1 引言 | 第22-23页 |
| 2.2 相关工作介绍 | 第23-27页 |
| 2.2.1 BM3D算法 | 第23-26页 |
| 2.2.2 各向异性扩散方程 | 第26-27页 |
| 2.3 改进算法 | 第27-30页 |
| 2.3.1 子空间分解 | 第27-29页 |
| 2.3.2 修正子空间 | 第29-30页 |
| 2.4 实验结果分析 | 第30-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 方法余项阈值化修正NLM图像去噪改进算法 | 第36-46页 |
| 3.1 引言 | 第36-37页 |
| 3.2 相关工作和讨论 | 第37-40页 |
| 3.2.1 NLM算法 | 第37-38页 |
| 3.2.2 子空间分解 | 第38-40页 |
| 3.3 改进算法 | 第40-41页 |
| 3.3.1 BayesShrink阈值 | 第40-41页 |
| 3.3.2 方法余项阈值化 | 第41页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-46页 |
| 第四章 基于主成分分析的两阶段高噪声图像去噪算法 | 第46-54页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 相关工作介绍和讨论 | 第47-49页 |
| 4.2.1 主成分分析 | 第47页 |
| 4.2.2 LPG-PCA算法 | 第47-49页 |
| 4.3 改进算法 | 第49-50页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 本文主要工作 | 第54页 |
| 5.2 相关工作展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 作者简介 | 第62-63页 |
