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| 內容簡介： |
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《智能图像降噪技术》在对**图像降噪方法总结及图像降噪研究现状分析的基础上，分别针对灰度图像和彩色图像中不同类型噪声的特点，围绕脉冲耦合神经网络及其改进模型、数学形态学、方差稳定变换、模糊集与模糊度量、小波变换等理论与方法，介绍相应降噪方法的算法原理及实验结果；*后，对基于交叉皮层模型的图像降噪方法实现过程及实验结果进行介绍，包括实现过程中的问题及解决方案，可为读者构建完整的图像处理硬件系统提供范例。
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| 目錄：
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目录前言第1章 绪论 11.1图像噪声概述 21.1.1图像噪声的特点 21.1.2图像降噪的难点问题 31.2图像噪声分类 41.2.1按影响图像质量的噪声源分类 41.2.2按噪声产生的原因分类 51.2.3按噪声和信号的关系分类 51.2.4按噪声统计学特性分类 61.2.5按噪声概率密度函数分布规律分类 71.2.6按噪声频谱形状分类 121.3图像降噪方法概述 121.3.1传统图像降噪方法 121.3.2其他滤波方法 161.3.3常见图像噪声的去除 191.3.4基于深度学习技术的图像降噪 221.4本章小结 31参考文献 31第2章 图像降噪基本理论和方法 412.1脉冲耦合神经网络 412.1.1神经网络概述 412.1.2三种典型视觉皮层神经网络模型 432.1.3三种模型之间的关系 472.2数学形态学 482.3方差稳定变换 562.3.1方差稳定变换相关理论 562.3.2方差稳定变换逆变换 582.4模糊集与模糊度量 622.4.1模糊集基本理论 632.4.2模糊度量基本理论 682.5基于小波变换的信号降噪 702.5.1小波降噪原理 702.5.2小波降噪方法 722.6本章小结 79参考文献 79第3章 灰度图像降噪 873.1基于全方位多角度自适应形态学滤波器的图像降噪 883.1.1全方位多角度自适应形态学滤波器 893.1.2实验仿真与性能分析 933.2 基于 PCNN的脉冲噪声图像降噪 1003.2.1 PCNN与中值滤波相结合的脉冲噪声滤波器 1013.2.2 PCNN与形态学滤波相结合的脉冲噪声滤波器 1023.2.3实验结果对比 1033.3基于方差稳定变换的泊松噪声图像降噪 1093.3.1泊松噪声降噪方法 1093.3.2高斯噪声滤波器 1103.3.3实验仿真及结果 1173.4 基于 PCNN的高斯噪声图像降噪 1263.4.1基于简化 PCNN模型的高斯噪声滤波器 1263.4.2 基于 PCNN赋时矩阵的高斯噪声滤波 1273.4.3实验仿真结果与分析 1303.5基于对偶 Contourlet变换的图像降噪 1343.5.1 对偶 Contourlet变换结构及特性 1353.5.2 对偶 Contourlet变换在图像降噪中的应用 1383.5.3实验仿真结果与分析 1393.6本章小结 141参考文献 142第4章 彩色图像降噪 1454.1彩色柔性形态学模糊模型的设计及其实现 1454.1.1 HSV彩色空间 1464.1.2基于模糊集合的矢量排序方案 1464.1.3彩色柔性形态学腐蚀、膨胀定义 1494.1.4实验结果与分析 1514.2基于标量计算的自适应降噪方法 1534.2.1模糊度量 1534.2.2 SCM与基于标量计算的自适应降噪方法相结合 1544.2.3实验结果与分析 1554.3基于标量与矢量的自适应降噪方法 1604.3.1基于标量与矢量滤波器的优缺点 1604.3.2 SCM与基于标量和矢量的自适应降噪方法相结合 1604.3.3实验结果与分析 1634.4基于四元数变换的图像色彩评价指标 1744.4.1四元数的概念 1754.4.2实验结果及分析 1784.5本章小结 180参考文献 180第5章 基于 ICM的图像降噪算法的硬件实现 1845.1神经网络的硬件实现 1845.2硬件实现概述及 FPGA技术 1855.2.1图像处理的硬件实现方法 1855.2.2 FPGA基本原理与设计方法 1875.2.3硬件描述语言 1915.2.4 FPGA设计平台简介 1915.3基于硬件编程技术的图像降噪硬件实现 1935.3.1硬件设计框图 1935.3.2关键性模块设计 1955.4 基于 NiosⅡ的图像降噪硬件实现 1995.4.1 NiosⅡ软核处理器简介 1995.4.2硬件设计原理 1995.4.3软件设计原理 2005.5实验过程及结果 2025.5.1基于硬件编程技术的图像降噪结果分析 2025.5.2 基于 NiosⅡ软核的图像降噪结果分析 2035.5.3综合实验结果分析和讨论 2045.6本章小结 216参考文献 216
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