基于软计算的数字图像修复算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第11-13页 |
| ·研究的主要内容 | 第13页 |
| ·论文的结构与框架 | 第13-15页 |
| 第二章 图像修复技术的理论基础 | 第15-20页 |
| ·图像修复模型 | 第15-16页 |
| ·图像修复原则 | 第16-17页 |
| ·纹理的定义与特点 | 第17-18页 |
| ·纹理合成技术综述 | 第18-20页 |
| 第三章 基于PDE的图像修复技术 | 第20-25页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·基于BSCB模型的图像修复算法 | 第20-22页 |
| ·基于TV模型的图像修复算法 | 第22-25页 |
| 第四章 基于SOM网络的图像修复技术 | 第25-42页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·神经元网络的基本原理和结构 | 第26-30页 |
| ·神经元网络的基本单元 | 第26-27页 |
| ·神经元网络的模型 | 第27-28页 |
| ·神经元网络的连接方式 | 第28-30页 |
| ·无监督学习与自组织网络 | 第30-33页 |
| ·网络基本结构 | 第30-31页 |
| ·自组织映射网络(SOM) | 第31-33页 |
| ·基于SOM的图像修复 | 第33-42页 |
| ·基于SOM的图像分层 | 第33-35页 |
| ·扩散式修复 | 第35-37页 |
| ·填充式修复 | 第37-42页 |
| 第五章 基于遗传算法的图像修复技术 | 第42-59页 |
| ·引言 | 第42-43页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第43-48页 |
| ·编码 | 第44-45页 |
| ·选择 | 第45-46页 |
| ·交换 | 第46-47页 |
| ·变异 | 第47-48页 |
| ·终止 | 第48页 |
| ·基于遗传算法的图像修复 | 第48-59页 |
| ·结构信息提取 | 第48-51页 |
| ·结构信息恢复 | 第51-54页 |
| ·纹理分区域合成 | 第54-59页 |
| 第六章 结论与展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
