| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-10页 |
| ·课题背景及意义 | 第7-8页 |
| ·课题的研究历史及现状 | 第8-9页 |
| ·论文的主要架构 | 第9-10页 |
| 2 图像复原理论概述 | 第10-17页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·图像降质模型 | 第10-12页 |
| ·图像恢复方法 | 第12-13页 |
| ·病态反问题的概述 | 第13-15页 |
| ·图像恢复质量评价方法 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 3 基于正则化处理的图像复原 | 第17-26页 |
| ·正则化方法概述 | 第17页 |
| ·两种经典的正则化方法 | 第17-19页 |
| ·Tikhonov正则化 | 第18页 |
| ·总变分正则化 | 第18-19页 |
| ·正则化求解算法--梯度下降法 | 第19-21页 |
| ·相关卷积算法的快速实现 | 第21-22页 |
| ·正则化参数的确定方法 | 第22-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 4 基于Monte-Carlo SURE的正则化参数选择 | 第26-45页 |
| ·SURE的理论背景 | 第26-27页 |
| ·基于最小MSE的正则化参数选择 | 第27页 |
| ·MSE的无偏风险估计SURE | 第27-31页 |
| ·无偏风险估计SURE的Monte-Carlo实现 | 第31-33页 |
| ·实验仿真与分析 | 第33-44页 |
| ·基于Monte-Carlo SURE图像去噪 | 第33-36页 |
| ·基于Monte-Carlo SURE图像去卷积 | 第36-40页 |
| ·基于Monte-Carlo SURE单帧超分辨率图像重建 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 5 SURE在某些去噪算法中参数选择上的应用 | 第45-57页 |
| ·非局部平均图像去噪 | 第45-46页 |
| ·基于SURE的非局部平均图像去噪中平滑因子的选取 | 第46-51页 |
| ·非局部平均去噪的SURE | 第46-47页 |
| ·实验仿真及分析 | 第47-51页 |
| ·基于SURE稀疏正则化图像去噪中阈值的选取 | 第51-56页 |
| ·信号的表示 | 第51页 |
| ·图像的稀疏表示 | 第51-52页 |
| ·L1-L2凸优化计算 | 第52-53页 |
| ·实验仿真及分析 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 6 结束语 | 第57-59页 |
| ·总结 | 第57-58页 |
| ·进一步的工作展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
