| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 1 绪论 | 第13-31页 |
| ·课题背景与研究意义 | 第13-14页 |
| ·图像复原问题的研究现状 | 第14-19页 |
| ·图像去噪 | 第14-15页 |
| ·图像去模糊 | 第15-16页 |
| ·图像超分辨率 | 第16-18页 |
| ·彩色去马赛克 | 第18-19页 |
| ·图像复原问题的不适定性与处理方法 | 第19-27页 |
| ·图像复原问题的不适定性 | 第19-20页 |
| ·基于统计推断的图像复原方法 | 第20页 |
| ·基于正则化变分理论框架的图像复原方法 | 第20-27页 |
| ·正则化模型与正则化参数 | 第21-25页 |
| ·变分模型的求解算法 | 第25-27页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第27-31页 |
| ·论文的主要成果及创新点 | 第27-29页 |
| ·论文的组织结构 | 第29-31页 |
| 2 乘性Gamma噪声抑制的Weberized TV正则化模型与算法 | 第31-59页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·乘性Gamma噪声的统计建模 | 第32-34页 |
| ·乘性Gamma噪声抑制的MAP建模机理 | 第34-35页 |
| ·基于Weberized TV正则化的变分模型及算法 | 第35-43页 |
| ·模型的提出 | 第35-36页 |
| ·代理能量泛函 | 第36-37页 |
| ·代理能量泛函解的存在唯一性 | 第37-39页 |
| ·三阶段解析迭代算法 | 第39-43页 |
| ·算法设计 | 第39-40页 |
| ·离散格式 | 第40-41页 |
| ·参数选择 | 第41-42页 |
| ·算法收敛性分析 | 第42-43页 |
| ·基于TV和Weberized TV复合正则化的变分模型及算法 | 第43-50页 |
| ·模型的提出 | 第43-44页 |
| ·变分模型解的存在唯一性 | 第44-48页 |
| ·滞后扩散不动点迭代算法 | 第48-50页 |
| ·算法设计 | 第48-49页 |
| ·离散格式 | 第49页 |
| ·正则化参数的选择 | 第49-50页 |
| ·实验结果与分析 | 第50-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 3 联合Poisson奇异积分正则化和Curvelet稀疏表示的图像恢复模型与算法 | 第59-73页 |
| ·引言 | 第59-60页 |
| ·预备知识 | 第60-64页 |
| ·Lipschitz空间及Poisson奇异积分 | 第60-62页 |
| ·第二代曲线波及其对应的光滑空间 | 第62-64页 |
| ·提出的模型 | 第64-65页 |
| ·模型的求解算法 | 第65-67页 |
| ·实验结果与分析 | 第67-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 4 多幅图像超分辨率复原的TV正则化模型与算法 | 第73-93页 |
| ·引言 | 第73-75页 |
| ·超分辨率复原的退化模型 | 第75-76页 |
| ·基于TV正则化的超分辨率复原模型 | 第76-77页 |
| ·快速解祸算法 | 第77-81页 |
| ·嵌套算子分裂法 | 第81-85页 |
| ·实验结果与分析 | 第85-92页 |
| ·本章小结 | 第92-93页 |
| 5 彩色图像去马赛克的非局部稀疏正则化模型与算法 | 第93-113页 |
| ·引言 | 第93-94页 |
| ·提出的非局部稀疏表示模型 | 第94-98页 |
| ·数据模型 | 第96页 |
| ·聚类稀疏表示模型 | 第96-98页 |
| ·模型的求解算法 | 第98-102页 |
| ·稀疏编码阶段 | 第99-100页 |
| ·字典学习阶段 | 第100-101页 |
| ·算法描述 | 第101-102页 |
| ·实验结果与分析 | 第102-112页 |
| ·本章小结 | 第112-113页 |
| 6 结束语 | 第113-115页 |
| 参考文献 | 第115-131页 |
| 致谢 | 第131-133页 |
| 附录A 算子分裂法 | 第133-137页 |
| A.1 单调算子 | 第133页 |
| A.2 凸分析 | 第133-134页 |
| A.3 邻近算子 | 第134-135页 |
| A.4 算子分裂迭代格式 | 第135-137页 |
| 附录B 攻读博士学位期间发表及已完成论文情况 | 第137-139页 |
| 附录C 攻读博士学位期间参加课题及资助基金 | 第139页 |
