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第一章 绪论
1.1 脉冲噪声的类型及其数学模型
1.2 脉冲噪声滤波算法的研究与发展
1.2.1 中值滤波算法
1.2.2 数学形态学(morphological)滤波器
1.2.3 模糊算法在图像滤波中的应用
1.2.4 神经网络技术在脉冲噪声滤波中的应用
1.2.5 多种理论交叉的滤波算法
1.2.6 中值算法在其它图像处理方面的应用
1.3 本学位论文研究内容与结构
第二章 脉冲噪声检测算法
2.1 引言
2.2 基于象素分类的噪声检测算法
2.2.1 尺寸为M×M块中的象素分类方法
2.2.2 在三种脉冲噪声模型下的分类效果
2.2.3 噪声检测过程
2.3 基于噪声图像及其估计图像的差值型噪声检测器
2.4 基于规则函数(Regular Function)模型的噪声检测器
2.5 本章小结
第三章 脉冲噪声检测算法的测试和对比
3.1 第一种噪声模型所侵蚀图像的检测结果
3.2 第二种噪声模型所侵蚀图像的检测结果
3.3 第三种噪声模型所侵蚀图像的检测结果
3.4 三种检测算法的性能总结
3.5 本章小结
第四章 脉冲噪声的滤波方法
4.1 引言
4.2 基于象素分类的自适应中值滤波算法
4.3 一种基于噪声检测的自适应中值滤波算法
4.4 基于噪声检测的规则函数(regular function)滤波算法
4.4.1 Regular Function(RF)和图像噪声密度的关系
4.4.2 构造基于规则函数的(regular function)的滤波算法
4.5 本章小结
第五章 图像处理的试验对比
5.1 第一种脉冲噪声模型的图像滤波试验对比
5.2 第二种脉冲噪声模型的图像滤波试验对比
5.3 第三种脉冲噪声模型的图像滤波试验对比
5.4 试验结果总结
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 研究工作总结
6.2 研究展望
参考文献
攻读博士学位期间发表和录用的论文
致谢