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基于先验约束和轮廓特征的图像修复算法研究

摘要第5-6页
abstract第6页
第1章 绪论第9-16页
    1.1 论文的研究背景和意义第9-11页
    1.2 研究现状第11-14页
    1.3 研究目的第14页
    1.4 论文的结构安排第14-16页
第2章 相关知识和基础理论第16-20页
    2.1 PatchMatch算法基础第16-17页
    2.2 Criminisi算法基础第17-18页
    2.3 图像修复效果的评价标准第18-19页
    2.4 本章小结第19-20页
第3章 基于先验约束和统计的图像修复算法第20-35页
    3.1 先验约束和统计的图像修复算法概述第20-22页
        3.1.1 研究动机第20-21页
        3.1.2 先验约束和统计的图像修复算法概述第21-22页
    3.2 匹配方法的改进第22-26页
        3.2.1 约束初始化第22-24页
        3.2.2 相似性度量公式的改进第24-25页
        3.2.3 引导搜索第25-26页
    3.3 标签裁剪第26-27页
    3.4 平滑项的改进第27-28页
    3.5 实验结果与分析第28-34页
    3.6 本章小结第34-35页
第4章 基于轮廓重构约束的图像修复算法第35-54页
    4.1 轮廓重构约束的修复算法概述第35-38页
        4.1.1 研究动机第35-36页
        4.1.2 轮廓重构修复算法概述第36-38页
    4.2 轮廓匹配第38-43页
        4.2.1 轮廓提取第38-39页
        4.2.2 影响轮廓相似性的因子分析第39-43页
    4.3 轮廓重构第43-45页
        4.3.1 目标轮廓的重构顺序第43页
        4.3.2 目标轮廓的重构方法第43-45页
    4.4 子区域修复第45-47页
        4.4.1 优先权公式的改进第45-46页
        4.4.2 匹配块搜索策略的改进第46-47页
    4.5 实验结果与分析第47-52页
    4.6 本章小结第52-54页
结论与展望第54-56页
致谢第56-57页
参考文献第57-62页
攻读硕士论文期间发表的论文及参与的科研项目第62页

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