基于全变分和小波框架的图像复原模型与算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 课题研究的意义 | 第7页 |
| 1.2 两类图像复原模型简介 | 第7-9页 |
| 1.2.1 基于TVL1的图像复原模型 | 第7-9页 |
| 1.2.2 基于小波框架的图像复原模型 | 第9页 |
| 1.3 本文的主要结构 | 第9-11页 |
| 第2章 一种基于TVL1的图像复原模型及算法 | 第11-29页 |
| 2.1 建立模型 | 第11页 |
| 2.2 模型求解 | 第11-16页 |
| 2.3 收敛性分析 | 第16-19页 |
| 2.4 算法 | 第19-22页 |
| 2.5 数值实验 | 第22-28页 |
| 2.5.1 使用算法 2.1 复原降质图像 | 第23-25页 |
| 2.5.2 使用算法 2.2 复原降质图像 | 第25-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 一种基于小波框架的图像复原模型及算法 | 第29-58页 |
| 3.1 建立模型 | 第29-30页 |
| 3.2 模型求解 | 第30-37页 |
| 3.2.1 优化问题（3-8）的求解 | 第32-33页 |
| 3.2.2 优化问题（3-9）的求解 | 第33页 |
| 3.2.3 优化问题（3-10）的求解 | 第33-37页 |
| 3.3 收敛性分析 | 第37-43页 |
| 3.4 算法 | 第43-48页 |
| 3.5 数值实验 | 第48-57页 |
| 3.5.1 椒盐噪声 | 第48-51页 |
| 3.5.2 随机值脉冲噪声 | 第51-53页 |
| 3.5.3 椒盐噪声加高斯噪声 | 第53-55页 |
| 3.5.4 随机值脉冲噪声加高斯噪声 | 第55-57页 |
| 3.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第4章 总结与展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第64页 |
