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基于ICA稀疏编码算法和轮廓波变换的图像去噪研究

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基于ICA稀疏编码算法和轮廓波变换的图像去噪研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-16页
  1.1 研究背景及意义第10页
  1.2 研究现状第10-12页
    1.2.1 空间域图像去噪法第11页
    1.2.2 频域图像去噪法第11页
    1.2.3 ICA研究现状及其在图像去噪中的应用第11-12页
    1.2.4 轮廓波研究现状及其在图像去噪中的应用第12页
  1.3 论文的主要工作第12-13页
  1.4 本文的组织结构第13-16页
第2章 基于独立分量分析的图像去噪算法第16-44页
  2.1 基于ICA稀疏编码的图像去噪第16-25页
    2.1.1 ICA的相关知识第16-19页
    2.1.2 稀疏编码收缩原理第19-22页
    2.1.3 最大似然估计和系数收缩第22-24页
    2.1.4 基于ICA稀疏编码的去噪方法第24-25页
  2.2 改进的ICA稀疏编码算法第25-36页
    2.2.1 ICA稀疏编码的优缺点第25-26页
    2.2.2 基于Alpha稳定分布的贝叶斯阈值第26-34页
    2.2.3 改进的收缩函数第34-35页
    2.2.4 收缩补偿第35-36页
  2.3 实验结果与分析第36-41页
  2.4 本章小结第41-44页
第3章 基于轮廓波变换的图像去噪算法第44-68页
  3.1 基于NSCT变换的图像去噪第44-55页
    3.1.1 概述轮廓波变换理论基础第44-50页
    3.1.2 非下采样的轮廓波变换第50-54页
    3.1.3 NSCT域去噪方法基本原理第54-55页
    3.1.4 阈值收缩去噪第55页
  3.2 改进的NSCT变换去噪算法第55-62页
    3.2.1 椭圆方向窗第55-57页
    3.2.2 基于椭圆方向窗信号估计的贝叶斯阈值第57-59页
    3.2.3 基于椭圆方向窗噪声估计的贝叶斯阈值第59-61页
    3.2.4 算法的描述第61-62页
  3.3 仿真结果与分析第62-66页
  3.4 本章小结第66-68页
第4章 基于ICA稀疏编码和轮廓波变换的图像去噪新方法第68-76页
  4.1 平坦区域的标准差的计算第69-71页
  4.2 算法参数实验第71-73页
  4.3 实验结果与分析第73-75页
  4.4 本章小结第75-76页
第5章 总结与展望第76-78页
  5.1 总结第76-77页
  5.2 展望第77-78页
参考文献第78-82页
致谢第82页

本篇论文共82页,点击这进入下载页面
 
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