基于分层先验学习的图像复原研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 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 本文主要研究工作 | 第10页 |
| 1.4 论文内容及章节安排 | 第10-12页 |
| 第二章 高斯混合模型和EPLL图像复原方法 | 第12-18页 |
| 2.1 引言 | 第12页 |
| 2.2 图像去噪模型 | 第12-13页 |
| 2.3 高斯分布及高斯混合模型 | 第13-16页 |
| 2.3.1 高斯分布 | 第13-14页 |
| 2.3.2 高斯混合模型及EM算法 | 第14-16页 |
| 2.4 EPLL图像复原方法 | 第16-18页 |
| 第三章 基于分层先验学习的EPLL图像复原方法 | 第18-31页 |
| 3.1 引言 | 第18页 |
| 3.2 分层先验学习 | 第18-22页 |
| 3.2.1 几何结构分类 | 第18-20页 |
| 3.2.2 分层先验学习过程 | 第20-22页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第22-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 耦合引导图像滤波的EPLL图像复原方法 | 第31-44页 |
| 4.1 引言 | 第31页 |
| 4.2 耦合引导图像滤波的EPLL图像复原方法 | 第31-35页 |
| 4.2.1 引导图像滤波 | 第31-33页 |
| 4.2.2 耦合引导滤波的EPLL方法 | 第33-35页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第35-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 总结与展望 | 第44-46页 |
| 5.1 工作总结 | 第44-45页 |
| 5.2 工作展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 作者简介 | 第51页 |
