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超像图特征学习方法在图像去噪中的应用研究
目录
超像图特征学习方法在图像去噪中的应用研究（1）．．．．．．．．．．．．．．5
一、内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.3研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
1.4研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
1.5论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
二、相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.1图像去噪的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
2.1.1图像退化模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
2.1.2图像去噪评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
2.2超像图特征学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
2.2.1超像图的概念与特性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
2.2.2超像图特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
2.3常用图像去噪算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
2.3.1传统去噪算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
2.3.2基于深度学习的去噪算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
三、基于超像图特征学习的图像去噪模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
3.1模型总体框架设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
3.2超像图特征提取模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
3.2.1特征提取网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
3.2.2特征融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
3.3图像去噪模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
3.3.1去噪网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
3.3.2损失函数设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
3.4模型训练与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
四、实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
4.1实验数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
4.1.1公开数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
4.1.2自建数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
4.2实验参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
4.3仿真实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
4.3.1主观评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
4.3.2客观评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
4.4与现有算法的对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
4.4.1性能对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
4.4.2稳定性对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
五、结论与展望．．．．．．．．．
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