摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-9页 |
第一章 绪论 | 第13-26页 |
1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
1.2 X射线成像及其在集成电路检测中存在的问题 | 第14-18页 |
1.2.1 X射线成像原理 | 第14-16页 |
1.2.2 集成电路检测中影响X射线成像质量的因素 | 第16-18页 |
1.3 图像退化模型及复原方法国内外研究现状 | 第18-23页 |
1.3.1 图像退化模型 | 第18-19页 |
1.3.2 图像复原方法国内外研究现状 | 第19-23页 |
1.4 本文主要研究内容及创新点 | 第23-25页 |
1.5 本章小结 | 第25-26页 |
第二章 图像复原的正则化方法 | 第26-37页 |
2.1 引言 | 第26页 |
2.2 图像复原的正则化模型 | 第26-29页 |
2.2.1 基于稀疏特性的正则化模型 | 第26-28页 |
2.2.2 TV正则化模型 | 第28-29页 |
2.3 正则化模型的求解算法 | 第29-33页 |
2.3.1 基于梯度的迭代算法 | 第29-31页 |
2.3.2 基于分裂思想的快速迭代算法 | 第31-32页 |
2.3.3 其他算法 | 第32-33页 |
2.4 图像复原质量评价方法 | 第33-36页 |
2.4.1 图像质量主观评价 | 第34页 |
2.4.2 有参考图像质量客观评价 | 第34-36页 |
2.4.3 无参考图像质量客观评价 | 第36页 |
2.5 本章小结 | 第36-37页 |
第三章 基于动量梯度下降方向的图像去模糊快速算法 | 第37-57页 |
3.1 引言 | 第37页 |
3.2 梯度投影法 | 第37-39页 |
3.3 动量梯度下降方向及快速性证明 | 第39-42页 |
3.3.1 动量梯度下降方向 | 第39-40页 |
3.3.2 快速性理论证明 | 第40-42页 |
3.4 基于动量梯度下降方向的投影算法 | 第42-47页 |
3.4.1 动量梯度投影算法 | 第42-45页 |
3.4.2 稳定解存在的充要条件 | 第45-47页 |
3.5 实验分析 | 第47-56页 |
3.5.1 标准灰度图像实验分析 | 第48-54页 |
3.5.2 集成电路X射线图像实验分析 | 第54-56页 |
3.6 本章小结 | 第56-57页 |
第四章 基于动量梯度投影的TV正则化图像复原算法 | 第57-73页 |
4.1 引言 | 第57页 |
4.2 动量梯度下降方向下的凸二阶近似模型 | 第57-60页 |
4.3 基于动量梯度投影的TV正则化算法 | 第60-61页 |
4.4 收敛性证明 | 第61-67页 |
4.5 实验分析 | 第67-72页 |
4.5.1 标准灰度图像实验分析 | 第67-71页 |
4.5.2 集成电路X射线图像实验分析 | 第71-72页 |
4.6 本章小结 | 第72-73页 |
第五章 基于物理总能量目标函数的稀疏重建模型及算法 | 第73-89页 |
5.1 引言 | 第73页 |
5.2 基于物理总能量的目标函数模型 | 第73-75页 |
5.2.1 物理运动模型 | 第73-74页 |
5.2.2 物理总能量目标函数模型 | 第74-75页 |
5.3 基于物理总能量目标函数模型的梯度投影算法 | 第75-79页 |
5.4 收敛性证明 | 第79-81页 |
5.5 实验分析 | 第81-88页 |
5.5.1 标准灰度图像实验分析 | 第81-85页 |
5.5.2 集成电路X射线图像实验分析 | 第85-88页 |
5.6 本章小结 | 第88-89页 |
第六章 基于梯度分离的TV正则化复原模型及快速算法 | 第89-104页 |
6.1 引言 | 第89-90页 |
6.2 导数空间下的梯度分离模型 | 第90-92页 |
6.3 基于Split Bregman的梯度分离模型求解算法 | 第92-96页 |
6.3.1 各向异性算法 | 第92-94页 |
6.3.2 各向同性算法 | 第94-96页 |
6.4 实验分析 | 第96-102页 |
6.4.1 标准灰度图像实验分析 | 第97-98页 |
6.4.2 集成电路X射线图像实验分析 | 第98-102页 |
6.5 本章小结 | 第102-104页 |
总结与展望 | 第104-107页 |
参考文献 | 第107-119页 |
攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第119-121页 |
致谢 | 第121-122页 |
附件 | 第122页 |