文本图像复原方法的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究背景与选题意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11页 |
| 1.3 研究内容和论文结构 | 第11-14页 |
| 第二章 图像复原理论框架 | 第14-28页 |
| 2.1 图像退化模型 | 第14-17页 |
| 2.2 两类主要图像复原 | 第17-20页 |
| 2.2.1 已知PSF的图像复原 | 第17-19页 |
| 2.2.2 未知PSF的图像复原 | 第19-20页 |
| 2.3 几种经典图像复原方法 | 第20-26页 |
| 2.3.1 逆滤波法 | 第20-23页 |
| 2.3.2 自相关维纳滤波法 | 第23-25页 |
| 2.3.3 约束最小二乘法 | 第25-26页 |
| 2.4 小结 | 第26-28页 |
| 第三章 文本图像非盲复原 | 第28-50页 |
| 3.1 文本图像的获取及特点 | 第28-29页 |
| 3.2 基于稀疏表示的文本图像复原方法 | 第29-36页 |
| 3.2.1 压缩感知 | 第29-32页 |
| 3.2.1.1 有限等距特性 | 第31页 |
| 3.2.1.2 可压缩和噪声稳定性 | 第31-32页 |
| 3.2.2 文本图像稀疏表示 | 第32-34页 |
| 3.2.3 基于部分傅里叶变换的稀疏重建 | 第34-36页 |
| 3.3 基于自适应总变分的文本图像复原算法 | 第36-45页 |
| 3.3.1 正则化参量的贝叶斯估计 | 第41-43页 |
| 3.3.2 针对文本图像对优化最小化参数的调优 | 第43-45页 |
| 3.4 文本复原结果与分析 | 第45-47页 |
| 3.5 小结 | 第47-50页 |
| 第四章 文本图像盲复原 | 第50-60页 |
| 4.1 常用盲复原方法 | 第50-53页 |
| 4.1.1 非局部均值 | 第50-52页 |
| 4.1.2 稀疏盲复原 | 第52-53页 |
| 4.2 基于梯度的盲复原 | 第53-57页 |
| 4.2.1 结合直方图的模糊核的梯度估计 | 第53-55页 |
| 4.2.2 多尺度盲复原 | 第55-57页 |
| 4.3 复原结果与分析 | 第57-59页 |
| 4.4 小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结 | 第60-62页 |
| 5.1 本文的研究工作 | 第60-61页 |
| 5.2 后续研究和展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 附录：攻读学位期间发表的论文和软件著作情况 | 第70页 |
