基于改进Criminisi算法的云南壁画修复研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 引言 | 第8-9页 |
| 1.2 云南壁画简介及本文研究意义 | 第9-11页 |
| 1.3 壁画数字修复研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 数字图像修复技术研究 | 第14-30页 |
| 2.1 基于偏微分方程的图像修复 | 第14-23页 |
| 2.1.1 BSCB模型 | 第15-17页 |
| 2.1.2 TV模型 | 第17-20页 |
| 2.1.3 CDD模型 | 第20-22页 |
| 2.1.4 三种模型的比较 | 第22-23页 |
| 2.2 基于样本块的图像修复 | 第23-29页 |
| 2.2.1 Criminisi算法原理 | 第24-26页 |
| 2.2.2 Criminisi算法的流程 | 第26-27页 |
| 2.2.3 Criminisi算法修复效果 | 第27-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 Criminisi算法的改进研究 | 第30-44页 |
| 3.1 Criminisi算法的缺陷分析 | 第30-31页 |
| 3.2 基于样本的图像修复算法改进 | 第31-41页 |
| 3.2.1 样本块大小选择自适应 | 第31-35页 |
| 3.2.2 优先项计算规则的改进 | 第35-38页 |
| 3.2.3 样本块匹配规则的改进 | 第38-41页 |
| 3.2.4 改进算法的流程 | 第41页 |
| 3.3 改进算法的修复效果 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 云南壁画图像的修复 | 第44-56页 |
| 4.1 图像修复结果评价标准 | 第44-46页 |
| 4.2 云南壁画库的建立 | 第46-47页 |
| 4.3 云南壁画修复结果 | 第47-53页 |
| 4.4 云南壁画修复中遇到的挑战 | 第53-55页 |
| 4.4.1 前期采集困难 | 第53页 |
| 4.4.2 中期修复困难 | 第53-54页 |
| 4.4.3 后期检验困难 | 第54-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-60页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第56-57页 |
| 5.2 未来研究工作展望 | 第57-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间完成的科研成果 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
