基于稀疏表示的图像编辑技术研究与实现
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 1 引言 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 本论文主要研究内容 | 第10-11页 |
| 1.4 本论文的组织结构 | 第11-12页 |
| 2 相关知识 | 第12-21页 |
| 2.1 泊松融合 | 第12-15页 |
| 2.2 离散泊松方程的求解 | 第15-17页 |
| 2.3 L0范数 | 第17-18页 |
| 2.4 矩阵相关性质 | 第18-19页 |
| 2.4.1 矩阵特征向量与特征值 | 第18-19页 |
| 2.4.2 矩阵的秩 | 第19页 |
| 2.5 图像配准 | 第19-21页 |
| 3 基于L0范数优化的图像合成 | 第21-42页 |
| 3.1 泊松融合的问题分析 | 第21-25页 |
| 3.2 L0范数的泊松融合 | 第25-29页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第29-34页 |
| 3.4 基于FFT的加速 | 第34-39页 |
| 3.5 基于SuiteSparse的加速 | 第39-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-42页 |
| 4 基于低秩分解的障碍物去除 | 第42-57页 |
| 4.1 问题的提出 | 第42页 |
| 4.2 问题的建模 | 第42-47页 |
| 4.2.1 低秩思想的提出 | 第42-43页 |
| 4.2.2 低秩分解的建模 | 第43-47页 |
| 4.3 问题的求解 | 第47-49页 |
| 4.3.1 图像配准预处理 | 第47-48页 |
| 4.3.2 低秩分解的求解 | 第48-49页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第49-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 5 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 总结 | 第57页 |
| 5.2 展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
