| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·数字图像修复技术简介 | 第9页 |
| ·图像修复问题的数学描述 | 第9-10页 |
| ·图像修复技术的国内外研究现状 | 第10-16页 |
| ·基于结构的图像修复技术 | 第11-13页 |
| ·基于纹理的图像修复技术 | 第13-16页 |
| ·本文的主要内容及结构框架 | 第16-18页 |
| 第2章 数字图像修复的经典算法 | 第18-31页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·基于变分 PDE 的图像修复技术 | 第18-22页 |
| ·BSCB 模型 | 第18-20页 |
| ·TV 模型 | 第20-21页 |
| ·CDD 模型 | 第21-22页 |
| ·基于纹理合成的图像修复技术 | 第22-30页 |
| ·纹理定义和纹理合成的数学描述 | 第22-23页 |
| ·基于非参数采样的纹理合成技术 | 第23-25页 |
| ·WL 算法 | 第25-26页 |
| ·基于块拼接的纹理合成算法 | 第26-27页 |
| ·Criminisi 图像修复算法 | 第27-29页 |
| ·基于图像分解的修复算法 | 第29-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 第3章 利用纹理和边缘特征的 Criminisi 改进算法 | 第31-44页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·图像破损区域分析 | 第31-33页 |
| ·Criminisi 算法修复效果分析 | 第33-34页 |
| ·边缘纹理结构特征分析与算法改进 | 第34-38页 |
| ·图像特征分析 | 第34-36页 |
| ·优先权计算模型的改进 | 第36-37页 |
| ·匹配块搜索方式的改进 | 第37-38页 |
| ·改进算法的流程及实现步骤 | 第38-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 一种纹理和边缘特征相结合的图像修复算法研究 | 第44-57页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·Criminisi 算法的修复效果分析 | 第44-46页 |
| ·不良匹配块的寻找 | 第46-48页 |
| ·对不良匹配块区域的修复 | 第48-51页 |
| ·图像纹理结构的提取 | 第48-49页 |
| ·对结构部分的修复 | 第49-51页 |
| ·对纹理部分的修复 | 第51页 |
| ·本章算法流程及实现方法 | 第51-53页 |
| ·实验结果和分析 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录 | 第64页 |