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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 |
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| 论文目录 |
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| 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 |
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论文编号BS4345369，这篇论文共78页
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