基于变分和小波的原对偶混合模型恢复方法
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.3 论文研究内容和结构安排 | 第11-13页 |
| 第2章 凸优化理论及其应用介绍 | 第13-20页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 凸优化基本理论 | 第13-15页 |
| 2.3 凸优化在信号处理中的应用 | 第15-19页 |
| 2.3.1 凸优化在压缩感知中的应用 | 第15页 |
| 2.3.2 凸优化在图像恢复中的应用 | 第15-17页 |
| 2.3.3 凸优化算法 | 第17-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 图像恢复方法的介绍 | 第20-32页 |
| 3.1 引言 | 第20-21页 |
| 3.2 评价图像恢复的方法 | 第21页 |
| 3.3 基于全变分图像恢复 | 第21-23页 |
| 3.3.1 离散梯度 | 第22页 |
| 3.3.2 离散散度 | 第22-23页 |
| 3.3.3 全变分梯度 | 第23页 |
| 3.4 基于稀疏算子的图像恢复 | 第23-31页 |
| 3.4.1 小波变换基本理论 | 第23-26页 |
| 3.4.2 曲波变换 | 第26-29页 |
| 3.4.3 曲波去噪与小波去噪 | 第29-31页 |
| 3.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 基于变分和小波的原对偶混合模型恢复方法 | 第32-45页 |
| 4.1 引言 | 第32页 |
| 4.2 基于变分和小波变换的新的混合模型 | 第32-33页 |
| 4.3 利用原对偶的方法求解混合模型 | 第33-34页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第34-40页 |
| 4.4.1 图像修复 | 第34-38页 |
| 4.4.2 图像去噪 | 第38-40页 |
| 4.5 实验原理及部分程序清单 | 第40-44页 |
| 4.5.1 实验原理 | 第40页 |
| 4.5.2 部分程序清单 | 第40-44页 |
| 4.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 本文总结 | 第45页 |
| 5.2 工作展望 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-49页 |
