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基于稀疏表示的图像去噪算法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第4-6页 | | ABSTRACT | 第6-7页 | | 第一章 绪论 | 第12-19页 | | 1.1 课题研究背景及意义 | 第12-13页 | | 1.2 国内外研究现状及分析 | 第13-17页 | | 1.2.1 空域滤波技术的研究现状 | 第14-15页 | | 1.2.2 频域滤波技术的研究现状 | 第15-16页 | | 1.2.3 稀疏表示理论的发展现状 | 第16-17页 | | 1.3 课题研究的内容 | 第17-19页 | | 第二章 字典学习算法 | 第19-29页 | | 2.1 稀疏表示理论 | 第19-21页 | | 2.1.1 稀疏分解 | 第19-20页 | | 2.1.2 OMP算法 | 第20-21页 | | 2.2 字典学习算法 | 第21-23页 | | 2.2.1 MOD算法 | 第22页 | | 2.2.2 K-SVD算法 | 第22-23页 | | 2.3 基于MOD和AK-SVD的字典学习算法 | 第23-25页 | | 2.4 数值实验 | 第25-28页 | | 2.4.1 合成数据实验 | 第25-27页 | | 2.4.2 图块字典学习实验 | 第27-28页 | | 2.5 本章小结 | 第28-29页 | | 第三章 基于稀疏表示的图像去噪 | 第29-42页 | | 3.1 基于正则化约束的图像去噪模型 | 第29-30页 | | 3.2 基于稀疏表示的图像去噪模型 | 第30-33页 | | 3.2.1 基于图块的处理方法 | 第30-31页 | | 3.2.2 基于稀疏正则化的图像去噪模型 | 第31-33页 | | 3.3 优化基于稀疏表示的图像去噪框架 | 第33-34页 | | 3.4 图像质量评价法 | 第34-35页 | | 3.4.1 主观评价方法 | 第34页 | | 3.4.2 客观评价方法 | 第34-35页 | | 3.5 实验结果 | 第35-41页 | | 3.6 本章小结 | 第41-42页 | | 第四章 基于非局部自相似性和稀疏表示的图像去噪算法 | 第42-61页 | | 4.1 基于结构相似性的度量方法 | 第42-45页 | | 4.1.1 常用相似性度量方法 | 第42-43页 | | 4.1.2 基于结构相似性的度量方法 | 第43-45页 | | 4.2 非局部中心化稀疏表示算法 | 第45-49页 | | 4.2.1 中心化稀疏表示模型 | 第45-46页 | | 4.2.2 迭代收缩算法 | 第46-47页 | | 4.2.3 非局部中心化稀疏编码估计 | 第47-48页 | | 4.2.4 基于SSIM的NCSR算法 | 第48-49页 | | 4.2.5 算法描述 | 第49页 | | 4.3 空间自适应迭代奇异值阈(SAIST)算法 | 第49-53页 | | 4.3.1 基于低秩的联合稀疏编码模型 | 第49-50页 | | 4.3.2 自适应奇异阈值设计 | 第50-52页 | | 4.3.3 基于SSIM的SAIST算法 | 第52-53页 | | 4.3.4 算法描述 | 第53页 | | 4.4 仿真实验和结果分析 | 第53-60页 | | 4.5 本章小结 | 第60-61页 | | 结论与展望 | 第61-63页 | | 参考文献 | 第63-68页 | | 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68-70页 | | 致谢 | 第70页 |
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论文编号BS3222299，这篇论文共70页
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