单帧运动模糊图像盲复原问题的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·研究现状 | 第12-13页 |
| ·主要工作及论文结构 | 第13-15页 |
| 第二章 图像复原技术 | 第15-28页 |
| ·图像复原问题 | 第15-18页 |
| ·数学模型 | 第15-17页 |
| ·复原技术 | 第17页 |
| ·先验知识 | 第17-18页 |
| ·PSF 介绍 | 第18页 |
| ·线性反卷积算法 | 第18-23页 |
| ·经典逆滤波器 | 第18-19页 |
| ·伪逆滤波器 | 第19-20页 |
| ·维纳滤波器 | 第20-21页 |
| ·约束最小二乘滤波器 | 第21-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| ·非线性反卷积算法 | 第23-25页 |
| ·Landweber 迭代法 | 第23-24页 |
| ·迭代约束最小二乘法 | 第24页 |
| ·凸集投影算法 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25页 |
| ·盲目反卷积算法 | 第25-28页 |
| ·模糊核的快速辨识 | 第25-26页 |
| ·零面分离法 | 第26页 |
| ·模拟退火法 | 第26-27页 |
| ·迭代盲目反卷积算法 | 第27-28页 |
| 第三章 基于稀疏表示的图像复原技术 | 第28-49页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·稀疏表示 | 第28-33页 |
| ·问题模型 | 第28-29页 |
| ·稀疏编码 | 第29-31页 |
| ·训练字典 | 第31-33页 |
| ·基于自然图像梯度分布的图像反卷积算法 | 第33-36页 |
| ·问题模型 | 第33-34页 |
| ·高斯模型 | 第34-35页 |
| ·超拉普拉斯模型 | 第35-36页 |
| ·结合稀疏表示的图像反卷积算法 | 第36-39页 |
| ·问题模型 | 第37页 |
| ·图像反卷积子问题 | 第37-38页 |
| ·稀疏表示子问题 | 第38-39页 |
| ·小结 | 第39页 |
| ·实验与分析 | 第39-48页 |
| ·图像复原质量评价指标 | 第39-41页 |
| ·噪声增益 | 第41-42页 |
| ·精确模糊核条件下的反卷积性能 | 第42-47页 |
| ·估计模糊核条件下的反卷积性能 | 第47-48页 |
| ·总结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于多尺度的模糊核估计和盲复原 | 第49-72页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·运动模糊 | 第50-54页 |
| ·相机成像原理 | 第50-51页 |
| ·运动模糊的特征 | 第51-52页 |
| ·自然图像的先验知识 | 第52-54页 |
| ·模糊核估计 | 第54-65页 |
| ·运动模糊降质模型 | 第54页 |
| ·双边滤波器 | 第54-56页 |
| ·冲击滤波器 | 第56-60页 |
| ·边缘选择 | 第60-61页 |
| ·模糊核估计模型 | 第61-62页 |
| ·模糊核的修正 | 第62-63页 |
| ·多尺度策略 | 第63页 |
| ·算法框架 | 第63-65页 |
| ·实验与分析 | 第65-71页 |
| ·模糊核估计过程 | 第65-66页 |
| ·单帧运动模糊图像盲复原效果 | 第66-69页 |
| ·噪声增益对运动模糊盲复原的影响 | 第69-71页 |
| ·总结 | 第71-72页 |
| 第五章 二维码复原与识别 | 第72-80页 |
| ·引言 | 第72页 |
| ·二维码介绍 | 第72-75页 |
| ·QR 码 | 第73-74页 |
| ·DM 码 | 第74-75页 |
| ·二维码识别系统 | 第75-79页 |
| ·总结 | 第79-80页 |
| 第六章 总结与展望 | 第80-82页 |
| ·总结 | 第80-81页 |
| ·展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第87页 |
