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基于稀疏表示的图像去噪算法研究

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基于稀疏表示的图像去噪算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12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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