高斯模糊图像的盲复原
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-10页 |
| ·图像复原的概念 | 第8页 |
| ·图像的退化模型 | 第8-9页 |
| ·图像复原的应用 | 第9页 |
| ·复原效果的评价 | 第9页 |
| ·本文的组织 | 第9-10页 |
| 第2章 图像盲复原算法 | 第10-16页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·单通道空间不变图像盲复原：参数法 | 第10-11页 |
| ·先验模糊辨识法 | 第10-11页 |
| ·ARMA参数估计法 | 第11页 |
| ·单通道空间不变图像盲复原：非参数算法 | 第11-14页 |
| ·IBD算法 | 第11-12页 |
| ·NAS-RIF算法 | 第12-13页 |
| ·基于高阶统计量的最小熵算法 | 第13页 |
| ·模拟退火法 | 第13-14页 |
| ·多通道空间不变盲复原 | 第14页 |
| ·扩展单通道算法 | 第14页 |
| ·多通道二维图像盲复原 | 第14页 |
| ·空间变化的图像盲复原 | 第14-15页 |
| ·相关转换恢复 | 第14页 |
| ·直接法 | 第14-15页 |
| ·小结 | 第15-16页 |
| 第3章 图像去噪 | 第16-20页 |
| ·图像的噪声 | 第16页 |
| ·常见的图像去噪方法 | 第16-17页 |
| ·均值滤波器 | 第16页 |
| ·自适应维纳滤波器 | 第16-17页 |
| ·中值滤波器 | 第17页 |
| ·形态学噪声滤除器 | 第17页 |
| ·小波去噪 | 第17页 |
| ·去噪实验 | 第17-19页 |
| ·方法说明 | 第17-19页 |
| ·实验结果 | 第19页 |
| ·小结 | 第19-20页 |
| 第4章 高斯模糊图像的盲复原 | 第20-32页 |
| ·图像点扩展函数的估计方法 | 第20-22页 |
| ·观察估计法 | 第20页 |
| ·试验估计法 | 第20页 |
| ·模型估计法 | 第20-22页 |
| ·点扩展函数的最大似然估计 | 第22-28页 |
| ·EM算法简介 | 第22-23页 |
| ·EM复原算法原理 | 第23-26页 |
| ·PSF支持域的估计 | 第26-27页 |
| ·实验结果 | 第27-28页 |
| ·采用约束最小二乘法进行图像复原 | 第28-30页 |
| ·约束最小二乘法 | 第28页 |
| ·正则化参数的选取 | 第28-29页 |
| ·复原实验结果 | 第29-30页 |
| ·总体性能比较 | 第30页 |
| ·EM算法存在的问题 | 第30页 |
| ·性能对比 | 第30页 |
| ·小结 | 第30-32页 |
| 第5章 总结 | 第32-33页 |
| 致谢 | 第33-34页 |
| 参考文献 | 第34-35页 |
| 附录 | 第35-41页 |
| 作者简介 | 第41页 |
