| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 应用前景 | 第15-17页 |
| 1.3 研究现状 | 第17-18页 |
| 1.4 论文章节的安排 | 第18-20页 |
| 第二章 基于非纹理的图像修复算法 | 第20-29页 |
| 2.1 偏微分方程在图像处理中的应用 | 第20-21页 |
| 2.2 BSCB修复模型 | 第21-23页 |
| 2.2.1 修复原理 | 第21-22页 |
| 2.2.2 修复实验演示 | 第22-23页 |
| 2.3 全变分模型 | 第23-25页 |
| 2.3.1 基本原理 | 第23-25页 |
| 2.3.2 修复示例 | 第25页 |
| 2.4 CDD修复模型 | 第25-28页 |
| 2.4.1 CDD模型原理 | 第25-27页 |
| 2.4.2 CDD模型修复实验 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 纹理合成与Criminisi修复算法 | 第29-38页 |
| 3.1 图像纹理与纹理合成 | 第29-31页 |
| 3.2 Criminisi算法 | 第31-34页 |
| 3.3 算法的发展 | 第34-37页 |
| 3.3.1 Guillemot算法简介 | 第35-36页 |
| 3.3.2 Wexler算法简介 | 第36-37页 |
| 3.4 小结 | 第37-38页 |
| 第四章 使用HSI颜色空间改进的纹理合成图像修复算法 | 第38-55页 |
| 4.1 对Criminisi算法的改进 | 第38-39页 |
| 4.2 HSI色彩空间简介 | 第39-40页 |
| 4.3 对优先权值函数的改进 | 第40-41页 |
| 4.4 对最佳匹配块搜索的改进 | 第41-43页 |
| 4.5 目标移除实验 | 第43-47页 |
| 4.6 破损修复实验 | 第47-54页 |
| 4.6.1 结构相似度(SSIM) | 第47-48页 |
| 4.6.2 基于双尺度边缘结构特征的图像结构相似度(MDESSIM) | 第48-50页 |
| 4.6.3 对修复效果的MDESSIM对比 | 第50-54页 |
| 4.7 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 图像修复算法的应用研究 | 第55-62页 |
| 5.1 图像修复算法在视频修复中的应用 | 第55-58页 |
| 5.1.1 视频修复的简介 | 第55-56页 |
| 5.1.2 运动前景提取 | 第56-57页 |
| 5.1.3 运动前景的修复 | 第57页 |
| 5.1.4 固定背景的修复 | 第57-58页 |
| 5.1.5 视频修复实验结果 | 第58页 |
| 5.2 图像修复算法在图像压缩中的应用 | 第58-61页 |
| 5.2.1 图像压缩 | 第59页 |
| 5.2.2 图像解压缩 | 第59页 |
| 5.2.3 图像压缩仿真实验 | 第59-61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 工作总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 工作总结 | 第62-63页 |
| 6.2 工作展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第70页 |
| 攻读学位期间申请的专利 | 第70页 |
| 攻读学位期间参与的实习项目 | 第70-71页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第71页 |