基于匹配跟踪和自适应字典的图像去噪算法研究
| 摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-11页 |
| ·研究背景 | 第6-7页 |
| ·图像去噪技术现状分析 | 第7-8页 |
| ·图像质量评价方法 | 第8-10页 |
| ·图像的主观评价 | 第8-9页 |
| ·图像的客观评价 | 第9-10页 |
| ·本文的工作安排 | 第10-11页 |
| 第二章 传统的图像去噪方法 | 第11-18页 |
| ·空间域图像去噪 | 第11-13页 |
| ·邻域平均法 | 第11-12页 |
| ·中值滤波法 | 第12-13页 |
| ·维纳滤波法 | 第13页 |
| ·变换域图像去噪 | 第13-17页 |
| ·理想低通滤波器(ILPF) | 第14-15页 |
| ·巴特沃斯低通滤波器(BLPF) | 第15-16页 |
| ·指数低通滤波器(ELPF) | 第16-17页 |
| ·小结 | 第17-18页 |
| 第三章 基于小波变换的图像去噪 | 第18-26页 |
| ·小波分析的基本理论 | 第18-22页 |
| ·连续小波变换和离散小波变换 | 第18-19页 |
| ·多分辨率分析和Mallat算法 | 第19-22页 |
| ·小波阈值去噪 | 第22-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第四章 信号的稀疏分解 | 第26-37页 |
| ·信号表示 | 第26-27页 |
| ·正交分解 | 第27-30页 |
| ·傅里叶变换 | 第27-28页 |
| ·短时傅里叶变换 | 第28-30页 |
| ·小波变换 | 第30页 |
| ·匹配跟踪冗余分解 | 第30-35页 |
| ·时频原子的产生 | 第31-32页 |
| ·过完备原子库的形成 | 第32-33页 |
| ·信号的稀疏分解 | 第33-35页 |
| ·小结 | 第35-37页 |
| 第五章 基于匹配跟踪的自适应图像去噪 | 第37-48页 |
| ·基于匹配跟踪的图像稀疏分解 | 第37-39页 |
| ·基于匹配跟踪的图像去噪 | 第39-43页 |
| ·稀疏分解图像去噪原理 | 第39-40页 |
| ·图像匹配跟踪去噪中的相干比阈值 | 第40-41页 |
| ·重构图像峰值信噪比的变化 | 第41-43页 |
| ·实验结果与分析 | 第43-47页 |
| ·影响相干比阈值选择的因素 | 第43-46页 |
| ·基于小波和匹配跟踪两种降噪方法的比较 | 第46-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 总结与展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第53页 |
