基于字典稀疏表示图像盲复原研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| ·目前的研究进展和发展趋势 | 第11-14页 |
| ·参数法 | 第11-12页 |
| ·迭代法 | 第12-14页 |
| ·图像盲复原技术的应用 | 第14页 |
| ·本文的研究内容和结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 图像盲复原理论 | 第16-26页 |
| ·图像退化模型 | 第16-21页 |
| ·连续退化模型 | 第17-19页 |
| ·离散退化模型 | 第19-21页 |
| ·图像盲复原的不适定性及解决方法 | 第21-23页 |
| ·图像复原算法衡量标准 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 基于字典稀疏表示和梯度稀疏的图像盲去模糊 | 第26-42页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·稀疏表示理论 | 第27-33页 |
| ·图像块稀疏表示 | 第27-29页 |
| ·K-SVD 学习字典 | 第29-32页 |
| ·图像梯度稀疏特性 | 第32-33页 |
| ·图像盲去模糊联合模型 | 第33-35页 |
| ·算法实现过程 | 第35-38页 |
| ·模糊核估计 | 第35-36页 |
| ·图像估计 | 第36-37页 |
| ·系数估计 | 第37-38页 |
| ·算法的实现流程 | 第38页 |
| ·实验结果分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 基于双稀疏字典学习的图像盲去模糊 | 第42-58页 |
| ·引言 | 第42-43页 |
| ·双稀疏字典学习与应用 | 第43-49页 |
| ·双稀疏字典学习 | 第43-46页 |
| ·算法实现流程 | 第46-47页 |
| ·基于双稀疏字典学习图像压缩重构 | 第47-49页 |
| ·基于双稀疏字典学习的图像盲去模糊 | 第49-51页 |
| ·算法实现过程 | 第51-55页 |
| ·系数估计 | 第51-52页 |
| ·字典更新 | 第52-53页 |
| ·模糊核估计 | 第53-54页 |
| ·算法实现流程 | 第54-55页 |
| ·实验结果分析 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 作者简介 | 第68页 |
