数字图像修复方法研究及其在图像压缩中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·图像修复研究现状 | 第11-15页 |
| ·基于偏微分方程的图像修复方法 | 第11-12页 |
| ·基于纹理合成的图像修复方法 | 第12-14页 |
| ·其它图像修复方法 | 第14-15页 |
| ·图像修复的意义和应用 | 第15-20页 |
| ·本文主要内容 | 第20-22页 |
| ·论文结构 | 第20-21页 |
| ·主要创新点 | 第21-22页 |
| 第二章 图像修复的理论基础 | 第22-39页 |
| ·修复问题的描述方法 | 第22-26页 |
| ·问题模型 | 第22页 |
| ·修复问题的复杂性 | 第22-25页 |
| ·修复问题的贝叶斯推断 | 第25-26页 |
| ·图像修复的偏微分方程理论 | 第26-31页 |
| ·偏微分方程法概述 | 第26页 |
| ·总体变分模型 | 第26-29页 |
| ·曲率扩散模型 | 第29-30页 |
| ·BSCB 模型 | 第30-31页 |
| ·图像修复的纹理合成理论 | 第31-38页 |
| ·纹理合成法概述 | 第31-32页 |
| ·Markov 随机场模型 | 第32-35页 |
| ·非参数化纹理合成 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 基于置信度传播的图像修复算法 | 第39-61页 |
| ·置信度传播算法 | 第39-43页 |
| ·能量函数的建立 | 第39-41页 |
| ·基于置信度传播的修复过程 | 第41-43页 |
| ·修复优先级 | 第43-52页 |
| ·Priority-BP 优先级策略 | 第43-45页 |
| ·基于等照度线的优先级策略 | 第45-48页 |
| ·基于块稀疏度的优先级策略 | 第48-52页 |
| ·修复效率 | 第52-56页 |
| ·BP 的计算复杂度 | 第52-53页 |
| ·候选块的结构删减 | 第53-56页 |
| ·算法流程分析 | 第56-58页 |
| ·实验结果 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 基于修复技术的图像压缩方案 | 第61-74页 |
| ·压缩框架介绍 | 第61-62页 |
| ·图像压缩的评价标准 | 第62-64页 |
| ·基于去冗余技术的编码方案 | 第64-67页 |
| ·边缘提取 | 第64-65页 |
| ·采样块选取 | 第65-67页 |
| ·基于修复技术的解码方案 | 第67页 |
| ·实验结果 | 第67-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第五章 总结 | 第74-76页 |
| ·主要结论 | 第74-75页 |
| ·研究展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 硕士研究期间完成的论文 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
