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基于自适应聚类和渐进式PCA近似的细节保留图像降噪方法研究
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
abstract第7-8页
第一章 绪论第13-20页
    1.1 计算机视觉与图像降噪第13页
    1.2 磁共振成像技术及其噪声模型第13-15页
    1.3 核医学图像及其噪声模型第15-17页
    1.4 荧光显微成像及其噪声模型第17-18页
    1.5 生物医学图像的噪声模型与高斯噪声的关系第18-20页
        1.5.1 MRI图像与高斯噪声的关系第18页
        1.5.2 核医学图像噪声与高斯噪声第18页
        1.5.3 荧光显微图片与高斯噪声第18-20页
第二章 高斯降噪算法综述第20-32页
    2.1 基于局部模型的降噪算法第20-23页
        2.1.1 空间域局部降噪算法第20-22页
        2.1.2 变换域局部降噪算法第22-23页
        2.1.3 空间域与变换域结合的局部降噪算法第23页
    2.2 基于非局部模型的降噪算法第23-27页
        2.2.1 块分组与非局部自相似性第24-25页
        2.2.2 早期非局部降噪算法的发展第25-26页
        2.2.3 近年来基于PCA的降噪算法第26-27页
    2.3 基于多种模型的混合降噪算法第27页
    2.4 基于深度学习的降噪算法第27-29页
    2.5 噪声水平估计算法第29-30页
    2.6 降噪算法的评价指标第30-31页
    2.7 本章总结第31-32页
第三章 理论分析第32-36页
    3.1 基于截断SVD的低秩逼近第32-34页
    3.2 基于随机矩阵理论的噪声矩阵N的PCA特征值的解读第34-35页
    3.3 本章总结第35-36页
第四章 基于自适应聚类和渐进式PCA近似的降噪算法第36-47页
    4.1 全局噪声水平估计第36-37页
    4.2 自适应聚类第37-40页
    4.3 基于MP定理的秩估计与硬阈值处理第40-42页
    4.4 PCA变换域内滤波第42-45页
        4.4.1 带局部参数估计的LMMSE降噪第42-44页
        4.4.2 基于LPA-ICI的窗宽自动设定第44-45页
        4.4.3 亚优化维纳滤波第45页
    4.5 本章总结第45-47页
第五章 实验部分第47-69页
    5.1仿真实验第47-52页
        5.1.1 噪声水平估计实验第47页
        5.1.2 图像降噪实验第47-52页
    5.2真实带噪生物医学图片降噪实验第52-55页
        5.2.1 MRI图像降噪实验第52-53页
        5.2.2 核医学图像降噪实验第53-54页
        5.2.3 荧光显微图像降噪实验第54-55页
    5.3 本章总结第55-69页
第六章 结束语第69-70页
    6.1 主要工作与创新点第69页
    6.2 后续研究工作第69-70页
参考文献第70-77页
致谢第77-78页
攻读学位期间发表的学术论文第78页

 
 
论文编号BS4345369,这篇论文共78
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