卡通纹理分解和全变分正则化图像恢复研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第8-22页 |
| 1.1 概述 | 第8页 |
| 1.2 研究背景和实际意义 | 第8-10页 |
| 1.3 图像恢复问题描述 | 第10-12页 |
| 1.4 经典数字图像恢复技术 | 第12-15页 |
| 1.4.1 直接恢复法 | 第12页 |
| 1.4.2 正则化方法 | 第12-14页 |
| 1.4.3 自适应方法 | 第14-15页 |
| 1.5 现代数字图像恢复技术 | 第15-18页 |
| 1.5.1 神经网络法 | 第15页 |
| 1.5.2 小波与多分辨率法 | 第15-16页 |
| 1.5.3 彩色图像恢复 | 第16-17页 |
| 1.5.4 支持向量机与图像分割法 | 第17页 |
| 1.5.5 超分辨率恢复法 | 第17-18页 |
| 1.6 恢复质量评价 | 第18-19页 |
| 1.7 论文研究内容 | 第19-20页 |
| 1.8 论文组织结构 | 第20-22页 |
| 2 图像退化与全变分正则化模型 | 第22-26页 |
| 2.1 图像退化模型 | 第22-23页 |
| 2.2 全变分正则化模型 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 加速临近梯度算法恢复图像 | 第26-36页 |
| 3.1 加速临近梯度算法 | 第26-27页 |
| 3.2 广义加速临近梯度算法 | 第27-28页 |
| 3.3 各向异性全变分图像恢复 | 第28-32页 |
| 3.4 各向同性全变分图像恢复 | 第32-33页 |
| 3.5 实验仿真 | 第33-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 图像的卡通纹理分解 | 第36-41页 |
| 4.1 卡通纹理分解算法 | 第36-37页 |
| 4.2 实验仿真 | 第37-40页 |
| 4.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 5 卡通纹理分解结合广义加速临近梯度方法恢复图像 | 第41-49页 |
| 5.1 实验仿真 | 第41-45页 |
| 5.2 结果分析 | 第45-46页 |
| 5.3 算法对比 | 第46-48页 |
| 5.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 6 总结与展望 | 第49-50页 |
| 6.1 总结 | 第49页 |
| 6.2 展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-58页 |
| 附录 | 第58-61页 |
| 研究成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
