首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于偏微分方程及变分理论的图像质量改善算法研究

摘要第1-12页
Abstract第12-14页
第一章 绪论第14-27页
   ·研究背景和意义第14-18页
     ·课题研究背景第14-17页
     ·课题研究意义第17-18页
   ·基于PDE及变分理论的图像处理技术发展历史及现状第18-25页
     ·基于偏微分方程理论的图像质量改善技术第18-21页
     ·基于变分能量最小化的图像质量改善技术第21-23页
     ·图像修复技术第23-25页
   ·论文的主要工作及结构安排第25-27页
第二章 基于偏微分方程的图像质量改善算法研究第27-52页
   ·引言第27-28页
   ·经典非线性扩散滤波模型及分析方法第28-36页
     ·经典模型第28-29页
     ·自适应迭代卷积系统分析第29-33页
     ·经典分析方法第33-36页
   ·保护角点的非线性扩散滤波第36-43页
     ·特征保护滤波第36页
     ·保护边缘及角点信息的非线性扩散滤波第36-37页
     ·数值实现方法第37-39页
     ·图像质量改善效果评价方法第39-40页
     ·对比实验分析第40-43页
   ·准确方向信息的非线性扩散滤波第43-50页
     ·梯度方向信息的不准确性第43-44页
     ·张量方向估计方法第44-45页
     ·Hessian方向估计方法第45-46页
     ·模型及数值实现方法第46-47页
     ·对比实验分析第47-50页
   ·本章总结第50-52页
第三章 基于变分能量最小化的图像质量改善算法研究第52-84页
   ·引言第52-53页
   ·经典变分图像去噪模型及发展第53-56页
     ·TV模型第53-55页
     ·有偏各向异性扩散模型第55-56页
     ·Mumford-Shah模型第56页
   ·数值求解方法及分析第56-69页
     ·有限差分法及相关问题分析第56-60页
     ·有限元法第60-69页
   ·基于人眼视觉特性的变分图像去噪及恢复模型第69-76页
     ·变分图像恢复模型第69-73页
     ·Weber定律及其在变分图像去噪、恢复理论中的应用第73-76页
   ·基于图像分解的纹理保护滤波第76-83页
     ·图像分解模型第76-77页
     ·纹理保护滤波模型第77-78页
     ·数值求解第78-80页
     ·对比实验分析第80-83页
   ·本章总结第83-84页
第四章 图像修复第84-107页
   ·引言第84-85页
   ·基于偏微分方程及变分理论的图像修复算法第85-88页
     ·BSCB模型第85-86页
     ·TV、Mumford-Shah等相关模型第86-87页
     ·欧拉弹性曲线相关模型第87-88页
   ·基于MCM的图像修复模型第88-94页
     ·平均曲率运动(MCM)图像修复第88-89页
     ·新模型的自适应迭代卷积解释及其与BSCB模型的关系第89-90页
     ·数值计算方法第90页
     ·对比实验分析第90-94页
   ·改进CDD图像修复模型第94-99页
     ·图像曲率及新模型第94页
     ·曲率估计方法第94-95页
     ·数值计算方法第95-96页
     ·对比实验分析第96-99页
   ·受损结构及纹理图像的同时修复模型第99-105页
     ·基于受损区域分割的结构/纹理同时修复模型第100-102页
     ·数值计算方法第102-103页
     ·对比实验分析第103-105页
   ·本章总结第105-107页
第五章 总结与展望第107-110页
   ·工作总结第107-108页
   ·研究展望第108-110页
致谢第110-111页
参考文献第111-125页
作者在学期间取得的学术成果第125-127页
附录 一些数学概念及公式推导第127-132页
 1 张量方向估计滤波推导第127页
 2 Hausdroff测度第127-128页
 3 Legendre-Fenchel变换第128页
 4 欧拉弹性曲线研究历史第128-132页

论文共132页,点击 下载论文
上一篇:基于图像的视频事件分析方法
下一篇:基于复杂agent网络的病毒传播建模和仿真研究