基于Retinex算子的盲解卷积方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究的背景及其意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 论文研究的主要内容和创新点 | 第18-21页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 论文的创新点 | 第19-21页 |
| 第二章 图像复原的基本理论 | 第21-45页 |
| 2.1 图像复原概述 | 第21页 |
| 2.2 图像退化模型 | 第21-24页 |
| 2.2.1 图像退化/复原模型 | 第21-23页 |
| 2.2.2 退化模型的不适定性 | 第23-24页 |
| 2.3 噪声模型 | 第24-26页 |
| 2.3.1 高斯噪声 | 第24-25页 |
| 2.3.2 脉冲噪声 | 第25页 |
| 2.3.3 泊松噪声 | 第25页 |
| 2.3.4 伽马噪声 | 第25-26页 |
| 2.3.5 瑞利噪声 | 第26页 |
| 2.4 常见的图像非盲复原算法 | 第26-33页 |
| 2.4.1 基于代数求解的图像复原方法 | 第26-28页 |
| 2.4.2 逆滤波 | 第28-29页 |
| 2.4.3 约束最小二乘估计 | 第29-31页 |
| 2.4.4 基于贝叶斯概率框架的估计 | 第31-32页 |
| 2.4.5 最大熵恢复 | 第32-33页 |
| 2.5 几种常见的盲复原算法 | 第33-38页 |
| 2.5.1 基于零片分离的算法 | 第33-34页 |
| 2.5.2 参数化盲去模糊 | 第34页 |
| 2.5.3 IBD迭代盲解卷积 | 第34-35页 |
| 2.5.4 NAS-RIF滤波算法 | 第35-36页 |
| 2.5.5 基于分析贝叶斯盲复原算法 | 第36页 |
| 2.5.6 正则化盲复原算法 | 第36-37页 |
| 2.5.7 基于神经网络的图像盲复原算法 | 第37-38页 |
| 2.6 图像复原的常用求解迭代算法 | 第38-40页 |
| 2.6.1 IST迭代收缩算法 | 第38页 |
| 2.6.2 快速迭代收缩算法 | 第38-39页 |
| 2.6.3 主对偶法 | 第39-40页 |
| 2.7 图像复原质量的评价 | 第40-43页 |
| 2.7.1 有参考图像的质量评价 | 第40-42页 |
| 2.7.2 无参考图像的质量评价 | 第42-43页 |
| 2.8 本章小结 | 第43-45页 |
| 第三章 基于交叉验证的点扩散函数再估计 | 第45-57页 |
| 3.1 引言 | 第45-46页 |
| 3.2 常见的PSF模型及其求解 | 第46-49页 |
| 3.2.1 点扩散函数模型 | 第46-47页 |
| 3.2.2 点扩散函数估计方法 | 第47-49页 |
| 3.3 基于交叉验证的PSF预估计和优化 | 第49-54页 |
| 3.3.1 点扩散函数预估计 | 第49-52页 |
| 3.3.2 优化预估计的PSFs | 第52-54页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第54-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 基于Retinex算子的图像解卷积 | 第57-67页 |
| 4.1 引言 | 第57-58页 |
| 4.2 ADMM方法解卷积 | 第58-60页 |
| 4.3 Retinex基本理论 | 第60-62页 |
| 4.3.1 Retinex理论数学表述 | 第60-61页 |
| 4.3.2 Retinex算子作用效果 | 第61-62页 |
| 4.4 基于Retinex算子约束的图像解卷积 | 第62-64页 |
| 4.4.1 基于Retinex约束下图像复原模型 | 第62页 |
| 4.4.2 最优化模型的求解 | 第62-64页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第64-66页 |
| 4.6 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第67页 |
| 5.2 下一步研究方向 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 作者简介 | 第77-78页 |
