| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·空间图像复原的研究意义 | 第11-12页 |
| ·图像复原算法现状分析 | 第12-15页 |
| ·本文主要工作内容 | 第15-17页 |
| 第二章 图像复原的基本原理和方法 | 第17-36页 |
| ·图像退化模型 | 第17-21页 |
| ·图像模糊类型和去模糊的病态性 | 第21-27页 |
| ·图像模糊的分类 | 第21-25页 |
| ·去模糊的病态性分析 | 第25-27页 |
| ·图像复原的基本方法 | 第27-34页 |
| ·维纳滤波 | 第27-30页 |
| ·约束的最小二乘滤波 | 第30-31页 |
| ·Richardson-Lucy 去卷积复原算法 | 第31-34页 |
| ·复原质量的评价方法 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于 TV 模型的空间图像复原 | 第36-64页 |
| ·空间域 TV 模型分析 | 第36-39页 |
| ·基于 TV 模型的 FISTA 算法 | 第39-51页 |
| ·基于梯度分析的一般优化模型 | 第39-43页 |
| ·FISTA 算法的一般模型 | 第43-45页 |
| ·基于 TV 模型的 FISTA 算法 | 第45-51页 |
| ·基于 TV 模型的 AL(Augmented Lagrangian)算法 | 第51-55页 |
| ·基于 L2范数拟合项 TV 模型的 AL 算法 | 第51-53页 |
| ·基于 L1范数拟合项 TV 模型的 AL 算法 | 第53-55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第四章 空间低轨目标图像盲复原算法 | 第64-79页 |
| ·盲复原算法基本框架 | 第64-65页 |
| ·用于卷积核估计的 L1/L2正则项 | 第65-68页 |
| ·L1/L2正则项的数学特性 | 第65-66页 |
| ·L1/L2正则项的可视化分析 | 第66-68页 |
| ·基于优化策略的卷积核估计算法 | 第68-74页 |
| ·卷积核的粗略估计 | 第68-70页 |
| ·卷积核的优化估计 | 第70-74页 |
| ·实验结果与分析 | 第74-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第88-90页 |