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面向极大规模集成电路封装X射线检测的图像处理关键问题研究

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

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