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基于混合正则化方法的图像复原问题研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第8-14页
    1.1 课题背景和意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
    1.3 论文研究的主要内容第12-14页
第2章 预备知识第14-20页
    2.1 图像复原问题及正则化方法描述第14-16页
    2.2 约束优化理论第16-18页
        2.2.1 最优性条件第17页
        2.2.2 KKT 条件第17页
        2.2.3 原对偶优化第17-18页
    2.3 分裂 Bregman 算法第18-20页
第3章 基于混合梯度最小化的 Mumford-Shah 模型的高维滤波算法第20-36页
    3.1 引言第20-23页
    3.2 Mumford-Shah 能量泛函模型第23-24页
    3.3 混合梯度最小化的 Mumford-Shah 模型第24-25页
    3.4 数值算法第25-27页
    3.5 实验结果第27-33页
        3.5.1 算法参数设置第27-28页
        3.5.2 滤波信号相应分析第28-30页
        3.5.3 收敛效率分析第30页
        3.5.4 主观视觉效果第30-33页
    3.6 结论第33-36页
第4章 基于 GMCA 和 Bregman 分裂算法的图像分解第36-42页
    4.1 引言第36-37页
    4.2 基于 GMCA 方法的图像分解第37-39页
    4.3 仿真结果第39-41页
    4.4 本章总结第41-42页
第5章 总结与展望第42-43页
    5.1 全文总结第42页
    5.2 工作展望第42-43页
参考文献第43-46页
攻读硕士学位期间发表的论文第46-47页
致谢第47-48页

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