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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
本篇论文共
70
页,
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。
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