| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·选题背景和研究意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状和发展趋势 | 第10-12页 |
| ·本文的主要内容和组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 基于样图的纹理合成技术 | 第14-22页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·基于像素点的纹理合成 | 第14-17页 |
| ·基于像素合成概述 | 第14-15页 |
| ·基于像素合成的典型算法 | 第15-17页 |
| ·基于块的纹理合成 | 第17-20页 |
| ·基于块合成概述 | 第17-18页 |
| ·基于块纹理合成的典型算法 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 改进的 Wei&Levoy 算法研究 | 第22-35页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·算法的实现过程 | 第22-26页 |
| ·马尔可夫（Markov Random Filed）模型 | 第22-23页 |
| ·Wei&Levoy 算法 | 第23-24页 |
| ·图像比例灰度直方图 | 第24页 |
| ·图像纹理细节特征 | 第24-26页 |
| ·纹理图像与其子图像的相似性 | 第26页 |
| ·L 邻域尺寸的自适应选取 | 第26页 |
| ·算法的具体设计思路 | 第26-30页 |
| ·比例灰度直方图临界值计算 | 第26-27页 |
| ·结构细节相似性临界值计算 | 第27-29页 |
| ·块之间可拼接性计算 | 第29-30页 |
| ·算法实现步骤 | 第30页 |
| ·相关的参数设置 | 第30-32页 |
| ·距离函数 | 第30-31页 |
| ·复制块的大小 | 第31页 |
| ·纹理细节特征 | 第31-32页 |
| ·实验结果及分析 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 纹理合成技术在图像修复中的应用 | 第35-47页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·改进的 Criminal 算法 | 第35-41页 |
| ·基于样本的图像修复算法概述 | 第35-37页 |
| ·纹理匹配块参数的确定 | 第37-38页 |
| ·Criminisi 改进算法 | 第38-40页 |
| ·改进算法的优缺点 | 第40页 |
| ·实验结果及分析 | 第40-41页 |
| ·基于结构和纹理的图像修复算法 | 第41-46页 |
| ·图像分解成纹理子图和结构子图 | 第41-42页 |
| ·使用 Poisson 方程方法修复结构子图 | 第42-43页 |
| ·基于纹理合成的方法修复纹理子图 | 第43-45页 |
| ·实验结果及分析 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·全文总结 | 第47-48页 |
| ·今后工作展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 个人简历 | 第53页 |