基于分解的图像和视频修复算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-16页 |
| ·研究背景 | 第8-11页 |
| ·图像修复 | 第8-9页 |
| ·视频修复 | 第9-11页 |
| ·研究现状 | 第11-14页 |
| ·本文主要工作 | 第14页 |
| ·本文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 图像和视频修复的主要方法 | 第16-25页 |
| ·图像修复算法 | 第16-20页 |
| ·图像修复的三大原则 | 第17-18页 |
| ·基于PDE的修复算法 | 第18-19页 |
| ·纹理合成算法 | 第19-20页 |
| ·视频修复算法 | 第20-24页 |
| ·斑点的自动检测算法 | 第21-23页 |
| ·斑点的修复算法 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于分解的图像修复方法 | 第25-47页 |
| ·图像修复的流程 | 第25-26页 |
| ·图像分解算法 | 第26-31页 |
| ·TV图像重建模型 | 第26-28页 |
| ·SID图像分解算法 | 第28-31页 |
| ·灰度图像的修复方法 | 第31-37页 |
| ·简化的整体变分算法 | 第31-35页 |
| ·基于样本的纹理合成算法 | 第35-37页 |
| ·彩色图像的修复方法 | 第37-39页 |
| ·lαβ色彩空间 | 第37-39页 |
| ·基于lαβ色彩空间的彩色图像修复方法 | 第39页 |
| ·修复效果评判标准和实验结果比较 | 第39-46页 |
| ·修复结果的评价标准 | 第39-41页 |
| ·灰度图像的修复实验结果比较 | 第41-44页 |
| ·彩色图像的修复实验结果比较 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于分解的视频修复方法 | 第47-59页 |
| ·斑点自动检测算法 | 第47-53页 |
| ·运动估计 | 第48-49页 |
| ·基于分解的SROD检测算法 | 第49-52页 |
| ·图像形态学后处理 | 第52-53页 |
| ·时空联合的斑点修复方法 | 第53页 |
| ·实验结果比较 | 第53-58页 |
| ·斑点检测的实验结果比较 | 第54-56页 |
| ·斑点修复的实验结果比较 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·论文及研究工作总结 | 第59-60页 |
| ·进一步研究方向 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间的主要研究成果 | 第67页 |
