数字图像镜面反射去除及修复算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第19-30页 |
| 2.1 镜面反射概述 | 第19页 |
| 2.2 镜面反射去除技术 | 第19-22页 |
| 2.2.1 单幅图像镜面反射去除 | 第20-22页 |
| 2.2.2 多幅图像镜面反射去除 | 第22页 |
| 2.3 GPU并行技术 | 第22-25页 |
| 2.3.1 GPU架构 | 第23-24页 |
| 2.3.2 CUDA架构 | 第24-25页 |
| 2.4 图像修复技术 | 第25-28页 |
| 2.4.1 内绘算法 | 第26页 |
| 2.4.2 纹理合成算法 | 第26-27页 |
| 2.4.3 图像质量评价方法 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于重影去除镜面反射算法并行化研究 | 第30-36页 |
| 3.1 基于重影去除镜面反射模型 | 第30页 |
| 3.2 模型优化 | 第30-31页 |
| 3.3 并行设计 | 第31-32页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第32-34页 |
| 3.4.1 算法对比 | 第32-34页 |
| 3.4.2 CPU和GPU对比 | 第34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 基于重影去除镜面反射修复算法改进 | 第36-51页 |
| 4.1 引言 | 第36-38页 |
| 4.2 算法主要思想 | 第38-42页 |
| 4.2.1 SCN | 第38-39页 |
| 4.2.2 稀疏编码 | 第39页 |
| 4.2.3 NCSR模型 | 第39-40页 |
| 4.2.4 编码的非局部估计 | 第40-42页 |
| 4.3 算法描述 | 第42-46页 |
| 4.3.1 参数评估 | 第44-45页 |
| 4.3.2 图像层修补 | 第45-46页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第46-50页 |
| 4.4.1 实验参数设置 | 第46页 |
| 4.4.2 对比实验 | 第46-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 基于梯度相对平滑的镜面反射去除算法研究 | 第51-62页 |
| 5.1 引言 | 第51-52页 |
| 5.2 算法描述 | 第52-58页 |
| 5.2.1 图像预处理 | 第52-53页 |
| 5.2.2 构建模型 | 第53-55页 |
| 5.2.3 图像分层优化 | 第55-57页 |
| 5.2.4 伽马修正 | 第57-58页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第58-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 基于运动的镜面反射去除算法研究 | 第62-78页 |
| 6.1 引言 | 第62-63页 |
| 6.2 算法描述 | 第63-72页 |
| 6.2.1 图像预处理 | 第64-65页 |
| 6.2.2 构建模型 | 第65-68页 |
| 6.2.3 参数初始估计 | 第68-70页 |
| 6.2.4 迭代优化 | 第70-72页 |
| 6.3 实验结果与分析 | 第72-77页 |
| 6.3.1 实验结果 | 第72-74页 |
| 6.3.2 对比实验 | 第74-77页 |
| 6.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 第七章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 7.1 总结 | 第78-79页 |
| 7.2 展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-86页 |
| 攻读硕士研究生期间发表的学术论文 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
