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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

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