改进的双变量阈值函数去噪算法
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改进的双变量阈值函数去噪算法
论文目录
摘要
第1-4页
Abstract
第4-7页
第一章 绪论
第7-17页
· 图像去噪的研究背景和意义
第7-9页
· 变换域去噪方法
第9-15页
· 小波去噪问题描述
第9-10页
· 小波去噪方法介绍
第10-15页
· 小波去噪中小波系数的模型
第15页
· 论文的主要工作和安排
第15-17页
第二章 双变量阈值去噪的基本原理和方法
第17-25页
· 多尺度分解
第17-18页
· 贝叶斯去噪
第18-24页
· 基于最大后验概率估计的单变量模型
第18-21页
· 基于最大后验概率估计的双变量模型
第21-24页
· 本章小结
第24-25页
第三章 基于邻域模型的双变量阈值去噪
第25-39页
· 基于邻域模型的小波阈值去噪
第25-27页
· 基于邻域模型的双变量阈值去噪
第27-28页
· 双树复小波变换
第28-31页
· 小波变换的缺陷
第28-29页
· 双数复小波变换
第29-31页
· 基于邻域模型的双变量阈值去噪算法流程
第31页
· 实验结果与分析
第31-37页
· 自然图像去噪
第32-33页
· SAR图像去噪
第33-37页
· 本章小结
第37-39页
第四章 基于迭代最大似然估计的双变量阈值去噪
第39-57页
· 引言
第39-40页
· 基于迭代最大似然估计的双变量阈值去噪方法
第40-46页
· 参数估计
第46-50页
· 基于噪声图像的参数估计
第47-48页
· 基于迭代图像的度量方差估计
第48-50页
· 算法步骤
第50-51页
· 算法的收敛条件
第50页
· 算法的具体流程
第50-51页
· 实验结果与分析
第51-54页
· 本章小结
第54-57页
第五章 总结与展望
第57-59页
· 总结
第57页
· 展望
第57-59页
致谢
第59-61页
参考文献
第61-65页
作者在读期间的研究成果
第65 页
本篇论文共
65
页,
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。
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