大区域图像修复算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·论文的研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·现有的图像修复技术 | 第10-11页 |
| ·现有修复技术的不足 | 第11-12页 |
| ·论文的研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 相关背景知识介绍 | 第15-23页 |
| ·图像修复理论 | 第15-18页 |
| ·最佳猜测原理 | 第16-17页 |
| ·图像修复与视觉心理学 | 第17页 |
| ·图像修复局部模型的建立原则 | 第17-18页 |
| ·图像的特征 | 第18-20页 |
| ·图像的结构特征 | 第19页 |
| ·图像的纹理特征 | 第19-20页 |
| ·纹理合成技术综述 | 第20-22页 |
| ·纹理映射 | 第21页 |
| ·过程纹理合成 | 第21页 |
| ·基于样本的纹理合成 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于 PDE 的非纹理图像修复模型 | 第23-30页 |
| ·BSCB 修复模型 | 第23-25页 |
| ·TV 修复模型 | 第25-26页 |
| ·CDD 修复模型 | 第26-28页 |
| ·其他修复模型 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于纹理合成的图像修复技术 | 第30-42页 |
| ·基于图像分解的图像修复算法 | 第30-34页 |
| ·图像分解 | 第30-32页 |
| ·基于图像分解的图像修复算法 | 第32-34页 |
| ·基于样本的图像修复算法 | 第34-41页 |
| ·基于样本的图像修复算法 | 第34-36页 |
| ·Criminisi 算法 | 第36-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 改进的基于样本的图像修复算法 | 第42-61页 |
| ·修复顺序的改进 | 第42-48页 |
| ·修复顺序的讨论 | 第42-45页 |
| ·动态因子的引入 | 第45-48页 |
| ·匹配准则的改进 | 第48-52页 |
| ·新的匹配准则 | 第48-49页 |
| ·仿真验证 | 第49-52页 |
| ·改进后的算法 | 第52-59页 |
| ·算法流程图 | 第52-53页 |
| ·仿真结果 | 第53-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 附录 1 程序清单 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
