| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第10页 |
| 1.2 课题的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文的结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 图像基础 | 第13-28页 |
| 2.1 图像的矩阵表示形式 | 第13-14页 |
| 2.2 矩阵知识 | 第14-16页 |
| 2.2.1 结构矩阵 | 第14-15页 |
| 2.2.2 矩阵的奇异值分解 | 第15-16页 |
| 2.2.3 矩阵的条件数 | 第16页 |
| 2.3 图像模糊和去模糊过程 | 第16-21页 |
| 2.3.1 图像的模糊过程 | 第17-20页 |
| 2.3.2 图像的去模糊过程 | 第20-21页 |
| 2.4 正则化方法 | 第21-24页 |
| 2.4.1 正则化模型 | 第21页 |
| 2.4.2 直接正则化方法 | 第21-22页 |
| 2.4.3 迭代正则化方法 | 第22-24页 |
| 2.5 基于框架变换的迭代正则化方法 | 第24-27页 |
| 2.5.1 紧框架 | 第24-25页 |
| 2.5.2 Bregman迭代算法 | 第25-26页 |
| 2.5.3 修正的Bregman迭代算法 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 处理边界影响的正则化方法 | 第28-51页 |
| 3.1 处理边界影响的策略 | 第30-38页 |
| 3.1.1 引入合适的边界条件 | 第30-38页 |
| 3.1.2 利用原始的矩形矩阵 | 第38页 |
| 3.2 预处理子的选择 | 第38-42页 |
| 3.2.1 BCCB预处理子 | 第39-40页 |
| 3.2.2 基于Krylov子空间逼近的预处理子 | 第40-41页 |
| 3.2.3 对称化的预处理子 | 第41-42页 |
| 3.3 逼近的Tikhonov正则化模型的图像去模糊算法 | 第42-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 数值实验 | 第51-60页 |
| 4.1 实验环境和参数 | 第51-52页 |
| 4.2 实验结果和分析 | 第52-59页 |
| 4.2.1 非对称模糊算子下黑色背景图像 | 第52-54页 |
| 4.2.2 弱对称模糊算子下黑色背景图像 | 第54-56页 |
| 4.2.3 非对称模糊算子下普通背景图像 | 第56-57页 |
| 4.2.4 强对称模糊算子下普通背景图像 | 第57-59页 |
| 4.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-61页 |
| 5.1 全文总结 | 第60页 |
| 5.2 工作展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第65-66页 |