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基于稀疏和低秩表示的OCT图像去噪算法研究

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基于稀疏和低秩表示的OCT图像去噪算法研究
论文目录
 
摘要第11-14页
ABSTRACT第14-18页
符号说明第18-20页
第一章 绪论第20-34页
  1.1 研究背景与意义第20-23页
    1.1.1 研究背景第20-22页
    1.1.2 研究意义第22-23页
  1.2 研究现状第23-32页
    1.2.1 基于硬件的技术第23-24页
    1.2.2 基于软件的技术第24-32页
  1.3 论文的组织结构第32-34页
第二章 预备知识第34-42页
  2.1 多线性代数的基本概念第34-36页
  2.2 Tucker分解第36-39页
  2.3 张量奇异值分解第39-42页
第三章 基于自适应2D字典的OCT去散斑算法第42-60页
  3.1 引言第42-43页
  3.2 基于2D稀疏表示的去散斑算法第43-51页
    3.2.1 图像块分组第44-45页
    3.2.2 自适应2D字典学习第45-50页
    3.2.3 图像块聚合第50-51页
  3.3 实验结果第51-58页
  3.4 本章小结第58-60页
第四章 基于MPCA的多帧OCT去噪算法第60-76页
  4.1 引言第60-61页
  4.2 PCA去噪第61-62页
  4.3 模型与算法第62-67页
    4.3.1 3D块分组第63页
    4.3.2 MPCA变换第63-65页
    4.3.3 收缩,逆MPCA变换和聚合第65-66页
    4.3.4 迭代正则化第66-67页
  4.4 实验结果与分析第67-75页
    4.4.1 猪眼数据的实验结果第73-74页
    4.4.2 人眼视网膜数据的实验结果第74-75页
  4.5 本章小结第75-76页
第五章 基于T-SVD的OCT去噪算法第76-92页
  5.1 引言第76-77页
  5.2 T-SVD分解算法第77-81页
  5.3 张量核范数与算法第81-85页
  5.4 实验结果与分析第85-90页
  5.5 本章小结第90-92页
第六章 两阶段多帧OCT去噪算法第92-108页
  6.1 问题的提出第92-93页
  6.2 基于T-SVD的张量分解算法第93-95页
  6.3 两阶段OCT去噪算法Ⅰ第95-96页
  6.4 两阶段OCT去噪算法Ⅱ第96-100页
    6.4.1 低秩矩阵逼近去噪第96-97页
    6.4.2 低秩张量逼近去噪第97-100页
  6.5 实验结果与分析第100-106页
  6.6 本章小结第106-108页
第七章 总结与展望第108-112页
  7.1 本文工作总结第108-109页
  7.2 未来工作展望第109-112页
参考文献第112-128页
致谢第128-130页
攻读博士学位期间完成论文情况第130页
参加科研项目情况第130-132页
学位论文评阅及答辩情况表第132页

本篇论文共132页,点击这进入下载页面
 
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