| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·论文研究目的与意义 | 第9-11页 |
| ·图像修补技术的发展及其现况 | 第11-13页 |
| ·图像结构重建的修复算法 | 第11-12页 |
| ·基于纹理合成的图像修复方法 | 第12-13页 |
| ·基于图像分解的修复方法 | 第13页 |
| ·论文主要研究内容与组织安排 | 第13-15页 |
| 第二章 数字图像修复基础知识理论 | 第15-24页 |
| ·图像的基础知识 | 第15-19页 |
| ·图像概述 | 第15页 |
| ·图像分类 | 第15-16页 |
| ·位图图像 | 第16页 |
| ·图像的数学定义 | 第16-17页 |
| ·图像修复的理论依据 | 第17-18页 |
| ·图像修复模型 | 第18-19页 |
| ·变分与泛函的相关理论 | 第19-20页 |
| ·纹理合成的相关理论知识 | 第20-23页 |
| ·纹理的定义与特点 | 第20-21页 |
| ·纹理合成技术分类 | 第21-23页 |
| ·图像修复质量相关评价参数 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 三种经典PDE数字图像修复算法 | 第24-42页 |
| ·BSCB算法 | 第24-29页 |
| ·BSCB修复算法的数学模型 | 第25-26页 |
| ·BSCB模型的数值实现 | 第26-29页 |
| ·BSCB实验及结果分析 | 第29页 |
| ·TV算法 | 第29-34页 |
| ·TV模型方法的数值实现 | 第31-33页 |
| ·TV模型实验及结果分析 | 第33-34页 |
| ·CDD算法 | 第34-38页 |
| ·CDD模型修复原理 | 第34-36页 |
| ·CDD模型数值实现 | 第36-37页 |
| ·实验及结果分析 | 第37-38页 |
| ·其他修复模型 | 第38-39页 |
| ·Euler’s Elastica模型 | 第38页 |
| ·Mumford-Shah模型与Mumford-Shah-Euler模型 | 第38-39页 |
| ·综合实验 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于纹理合成的图像修复技术 | 第42-46页 |
| ·基于图像分解的图像修复算法 | 第42-44页 |
| ·基于反向遮片的修复算法 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 对于纹理匹配的修复算法分析改进 | 第46-62页 |
| ·基于样本的纹理修复算法 | 第46-50页 |
| ·优先权确定的方法 | 第47-49页 |
| ·最佳匹配块确定方法 | 第49页 |
| ·纹理信息填充与置信度更新 | 第49-50页 |
| ·Criminisi算法分析 | 第50页 |
| ·纹理合成算法中优先权的确定 | 第50-52页 |
| ·匹配块搜寻范围 | 第52-54页 |
| ·匹配块的选取 | 第54-55页 |
| ·算法实现 | 第55-57页 |
| ·试验结果与分析 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 总结与展望 | 第62-64页 |
| 总结 | 第62页 |
| 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间参与的主要科研项目 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |