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数字图像处理中去噪算法的研究
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数字图像处理中去噪算法的研究
论文目录
中文摘要
第1-7页
ABSTRACT
第7-12页
第1章 绪论
第12-24页
· 研究背景
第12页
· 研究意义
第12-13页
· 研究现状
第13-22页
· 改进的中值去噪算法
第14-17页
· 基于模糊技术的去噪算法
第17-20页
· 基于信息熵的去噪算法
第20-22页
· 论文的主要工作和章节安排
第22-24页
· 论文的组织
第22-23页
· 论文的主要成果和创新点
第23-24页
第2章 去噪算法基础
第24-46页
· 去噪的基本理论
第24-28页
· 噪声模型
第24-25页
· 去噪算法的分类
第25-26页
· 评价准则
第26-28页
· 中值算法的基本理论
第28-29页
· 模糊理论的基本概念
第29-39页
· 模糊集合及运算
第30-32页
· 隶属函数
第32-35页
· 模糊推理
第35-38页
· 模糊模型
第38-39页
· 信息熵的基本理论
第39-41页
· 自信息的定义
第39页
· 信息熵的定义
第39-40页
· 信息熵的基本性质
第40-41页
· Parzen窗估计基本理论
第41-45页
· Parzen窗估计的概念
第42-43页
· 窗函数的约束条件
第43页
· 窗函数的选择
第43-44页
· 窗宽对密度估计的影响
第44-45页
· 小结
第45-46页
第3章 开关中值去噪算法
第46-60页
· 引言
第46页
· 基于相关性双阈值的开关中值去噪算法
第46-50页
· 算法设计
第47-48页
· 边界处理及递归方法
第48-49页
· 可调参数对算法性能的影响分析
第49-50页
· 基于最小相邻图像均方差的参数自调整策略
第50-51页
· 算法设计
第50-51页
· 性能分析
第51页
· 仿真实验
第51-59页
· 算法性能实验
第52-55页
· 算法对比实验
第55-59页
· 小结
第59-60页
第4章 模糊加权均值去噪算法
第60-88页
· 引言
第60-61页
· 基于像素差的单值模糊推理模型
第61-64页
· 基本参数的定义
第61-62页
· 模糊规则库的建立
第62页
· 模糊隶属函数及模糊算子的选择
第62-63页
· 权值的推理计算
第63-64页
· 针对混合噪声的模糊加权均值去噪算法
第64-73页
· 算法设计
第64-65页
· 权值的推理过程
第65-67页
· 后件参数的确定
第67-68页
· 仿真实验
第68-73页
· 基于噪声检测的模糊加权均值去噪算法
第73-86页
· 算法设计
第73-75页
· 权值的推理过程
第75-76页
· 裁减像素数量的限制
第76页
· 仿真实验
第76-86页
· 小结
第86-88页
第5章 基于熵下降准则的去噪算法
第88-114页
· 引言
第88页
· 图像特征空间的定义
第88-90页
· 基于Parzen窗的密度估计
第90-94页
· 基本参数定义
第90-92页
· 轮廓函数的选择
第92-94页
· 基于熵下降准则的去噪算法
第94-96页
· 相关参数的设定
第96-99页
· 邻域的选择
第96页
· 尺度矩阵的设定
第96-98页
· 终止准则的制定
第98-99页
· 算法性能分析
第99-102页
· 与其它算法的联系
第102-104页
· 与自适应平滑算法的联系
第102-103页
· 与bilateral滤波算法的联系
第103-104页
· 仿真实验
第104-113页
· 算法性能实验
第105-109页
· 算法对比实验
第109-113页
· 小结
第113-114页
第6章 总结和展望
第114-116页
· 总结
第114页
· 展望
第114-116页
缩略语对照表
第116-118页
参考文献
第118-126页
致谢
第126-128页
攻读博士期间发表的论文
第128-130页
攻读博士期间教材、科研项目及获奖情况
第130-132页
作者简介
第132 页
本篇论文共
132
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