| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4页 |
| 1 绪论 | 第6-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 基于水平集演化的改进方法 | 第11页 |
| 1.2.2 基于高阶平均曲率的改进方法 | 第11-13页 |
| 1.2.3 基于可变指数的自适应修复方法 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要工作与结构安排 | 第14-16页 |
| 2 预备知识 | 第16-22页 |
| 2.1 基本概念和性质 | 第16-18页 |
| 2.2 算法相关的数学基础 | 第18-22页 |
| 2.2.1 能量泛函极小化 | 第18-19页 |
| 2.2.2 算法相关的优化理论 | 第19-22页 |
| 3 结合TV和Moreau包络的自适应修复模型 | 第22-36页 |
| 3.1 引言 | 第22-23页 |
| 3.2 相关模型简介 | 第23-28页 |
| 3.2.1 TV/L1 图像修复模型 | 第23-24页 |
| 3.2.2 Tikhonov正则化TV模型 | 第24-26页 |
| 3.2.3 总变分（TV）修复模型 | 第26-28页 |
| 3.3 结合 TV 和 Moreau 包络的自适应修复模型 | 第28-36页 |
| 3.3.1 模型介绍 | 第28-29页 |
| 3.3.2 算法实现 | 第29-31页 |
| 3.3.3 实验仿真与分析 | 第31-36页 |
| 4 总结与展望 | 第36-37页 |
| 4.1 全文总结 | 第36页 |
| 4.2 展望 | 第36-37页 |
| 致谢 | 第37-38页 |
| 参考文献 | 第38-41页 |
| 附录 | 第41页 |
| A. 作者在攻读学位期间已发表论文目录 | 第41页 |