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,
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。
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