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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

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