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页数:110页
时间:2020-03-20
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1、万方数据基于微分的数字图像复原与增强技术研究ResearchonDigitalImageRestorationandEnhancementBasedonDifferential指导小组成员陆佩忠教授阚海斌教授李伟副教授万方数据目录目录.....⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯.....i摘要.⋯⋯.⋯⋯.⋯⋯..⋯....⋯.⋯⋯...⋯⋯⋯⋯..IAbstract⋯⋯.⋯⋯⋯⋯..⋯.⋯⋯....⋯.⋯⋯..⋯⋯..Ⅲ第一章引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯l1.1研究的背景和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11.1.1图像
2、复原⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯21.1.2图像增强⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯21.2图像复原方法概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.31.3图像增强方法概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.41.4本文的主要工作⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..5第二章背景知识⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯72.1图像的数学定义⋯⋯.⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.72.2图像降质模型及其描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯82.2.1噪声模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯92.2.2模糊模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..102.3图像去噪方法概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
3、122.3.1空域图像去噪方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯122.3.2变换域图像去噪方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.142.4图像去模糊方法概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.152.4.1非盲去模糊方法⋯⋯⋯⋯⋯.⋯....⋯⋯⋯⋯152.4.2盲去模糊方法⋯⋯⋯...⋯⋯..⋯....⋯..⋯..162.4.3特殊的去模糊方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯...⋯.162.5图像增强方法概述.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯....⋯⋯⋯.17第三章基于局部离群因子的中值滤波方法⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯.⋯193.1概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯.⋯193.1.1中值滤波⋯⋯
4、⋯.⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯193.1-2开关中值滤波⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯..⋯⋯.⋯193.2像素点LOF计算⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..203.2.1LOF概念⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯...203.2.2图像像素点的LOF⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯2l3.3基于LOFBDND噪声检测算法的开关中值滤波⋯⋯⋯⋯⋯..223.3.1基于LOF值的噪声检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..223.3.2BDND算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..233.3.3LOFBDND算法.⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯.⋯.⋯.253.3.4滤波..⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯
5、..⋯⋯.⋯⋯.25万方数据复旦大学博士学位论文3.4冲击噪声滤波试验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯263.4.1实验条件⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..263.4.2噪声检测能力比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯263.4.3图像复原能力客观比较⋯⋯⋯⋯..⋯..⋯⋯.⋯273.4.4图像复原能力主观评价⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..293.5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..31第四章基于偏微分的自适应通用噪声滤波方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.324.1背景知识⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯.⋯⋯⋯324.1.1图像滤波⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..324.1.
6、2混合噪声滤波⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.334.1.3检测一替换机制.⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.334.2基于偏微分的各项异性扩散模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯344.1.1图像去噪的偏微分方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..344.1.2P—M模型⋯⋯.⋯⋯.⋯⋯.⋯⋯⋯..⋯⋯.⋯354.3基于局部差分因子的噪声识别⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..374.3.1局部差分因子.⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯.374.3.2图像像素点LDF计算⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.384.3.3基于LDF的图像噪声判定⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯.394.4基于各项异性扩散和开关自适应滤波的通
7、用去噪算法⋯⋯⋯394.4.1滤波⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯394.4.2自适应各项异性扩散模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯404.5图像滤波实验⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯.⋯⋯414.5.1实验条件⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯.⋯.424.5.2图像复原效果客观指标比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.424.5.3图像复原效果主观评价⋯⋯⋯⋯...⋯..⋯⋯⋯454.6本章小结⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.47第五章基于分数阶微分的数字图像去模糊方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.485.1背景知识⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..485.1.1目前研究进展....
8、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...485.1.2代价函数⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯.495.2分数阶微分基础⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯.⋯⋯..495.2.1分数阶微分概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯
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