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基于深度學習和四元小波的圖像去噪算法研究

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基于深度學習和四元小波的圖像去噪算法研究
論文目錄
 
摘要第1-4頁
Abstract第4-8頁
第1章 緒論第8-14頁
  1.1 圖像去噪的相關背景第8-9頁
  1.2 國內外研究現狀第9-12頁
    1.2.1 常見圖像去噪算法第9-11頁
    1.2.2 基于神經網絡的圖像去噪算法第11-12頁
  1.3 研究目標和研究內容第12-13頁
    1.3.1 研究對象和目標第12頁
    1.3.2 主要研究內容第12-13頁
  1.4 本文結構安排第13-14頁
第2章 深度學習第14-23頁
  2.1 神經網絡簡介第14-15頁
  2.2 神經網絡前向傳播算法第15-16頁
  2.3 神經網絡的反向傳導算法第16-17頁
  2.4 激活函數第17-19頁
  2.5 卷積神經網絡第19-22頁
  2.6 本章小結第22-23頁
第3章 四元小波變換第23-33頁
  3.1 四元代數理論第23-24頁
  3.2 小波變換第24-26頁
  3.3 四元數小波變換第26-32頁
    3.3.1 四元傅里葉變換第27-28頁
    3.3.2 四元數小波變換第28-32頁
  3.4 本章小結第32-33頁
第4章 基于深度學習和四元小波的圖像去噪第33-42頁
  4.1 實驗設計的相關技術第33-35頁
    4.1.1 反卷積第33頁
    4.1.2 D-CNN去噪模型第33-35頁
  4.2 Q-DCNN去噪算法第35-38頁
  4.3 實驗設置和結果分析第38-41頁
    4.3.1 實驗設置第38頁
    4.3.2 實驗結果與分析第38-41頁
  4.4 本章小結第41-42頁
第5章 基于改進四元小波的彩色圖像去噪第42-54頁
  5.1 彩色四元數小波變換第42-45頁
    5.1.1 四元數濾波器設計第42-43頁
    5.1.2 彩色圖像稀疏表示第43-45頁
  5.2 基于彩色四元小波的圖像去噪第45-48頁
  5.3 實驗結果與分析第48-52頁
  5.4 本章小結第52-54頁
第6章 總結與展望第54-56頁
  6.1 本文工作總結第54-55頁
  6.2 展望第55-56頁
參考文獻第56-61頁
碩士期間發表論文及參加項目情況第61-62頁
致謝第62-63頁

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