数字图像修复算法研究及其应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 注释表 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 前言 | 第10页 |
| 1.2 图像修复的概念 | 第10-11页 |
| 1.3 图像修复的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.4 图像修复技术的应用 | 第14-15页 |
| 1.4.1 图像修复的典型应用 | 第14页 |
| 1.4.2 图像修复在图像压缩上的应用 | 第14-15页 |
| 1.5 本文研究内容 | 第15-16页 |
| 第二章 数字图像修复经典算法介绍 | 第16-30页 |
| 2.1 基于结构的图像修复 | 第16-24页 |
| 2.1.1 BSCB 模型 | 第16-18页 |
| 2.1.2 TV 模型 | 第18-21页 |
| 2.1.3 CDD 模型 | 第21-22页 |
| 2.1.4 基于结构的修复实验 | 第22-24页 |
| 2.2 基于纹理的图像修复方法 | 第24-27页 |
| 2.2.1 AIEI 模型 | 第25-26页 |
| 2.2.2 CIEI 模型 | 第26-27页 |
| 2.2.3 基于纹理的修复实验 | 第27页 |
| 2.3 图像修复评价标准 | 第27-29页 |
| 2.3.1 主观评价标准 | 第28页 |
| 2.3.2 客观评价标准 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 引入自适应泊松处理的样本复制图像修复 | 第30-41页 |
| 3.1 泊松无缝处理 | 第30-33页 |
| 3.2 引入自适应泊松处理的图像修复 | 第33-34页 |
| 3.2.1 带约束条件的泊松处理 | 第33-34页 |
| 3.2.2 自适应调整块大小的泊松处理 | 第34页 |
| 3.3 改进后的算法步骤 | 第34-35页 |
| 3.4 修复实验及结果分析 | 第35-40页 |
| 3.4.1 修复实验 | 第35-38页 |
| 3.4.2 修复结果分析 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 图像修复在图像压缩上的应用研究 | 第41-52页 |
| 4.1 传统图像压缩方法 | 第41-42页 |
| 4.2 图像修复在图像压缩上的应用 | 第42-46页 |
| 4.2.1 一次压缩原理 | 第43-44页 |
| 4.2.2 保留块与丢弃块的选择 | 第44-46页 |
| 4.2.3 运用到压缩的图像修复 | 第46页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第46-51页 |
| 4.3.1 修复与压缩结合实验 | 第46-50页 |
| 4.3.2 压缩结果分析 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 数字图像修复技术的应用研究 | 第52-60页 |
| 5.1 数字图像修复的常规应用 | 第52-56页 |
| 5.1.1 照片文字的去除 | 第52-54页 |
| 5.1.2 美术作品文物的修复 | 第54-56页 |
| 5.2 数字图像修复的新型应用 | 第56-59页 |
| 5.2.1 视频传输错误藏匿 | 第56-57页 |
| 5.2.2 虚拟场景生成 | 第57-59页 |
| 5.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 论文总结 | 第60页 |
| 6.2 主要创新点 | 第60-61页 |
| 6.3 今后的研究工作 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 在校期间发表的学术论文 | 第67页 |
