| 作者简介 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-31页 |
| ·图像去噪中的变分模型 | 第11-15页 |
| ·加性噪声去除模型 | 第12-13页 |
| ·乘性噪声去除模型 | 第13-15页 |
| ·图像分割中的变分模型 | 第15-21页 |
| ·基于边缘的图像分割模型 | 第15-16页 |
| ·基于区域的图像分割模型 | 第16-20页 |
| ·处理亮度不一致问题的图像分割模型 | 第20-21页 |
| ·图像配准中的变分模型 | 第21-27页 |
| ·单模态非刚性图像配准模型 | 第23-24页 |
| ·多模态非刚性图像配准模型 | 第24-27页 |
| ·一些快速算法的介绍 | 第27-29页 |
| ·本文的主要工作 | 第29-31页 |
| 第二章 两个新的去噪模型 | 第31-59页 |
| ·基于非局部扩散的加性噪声去除模型和算法 | 第31-36页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·非局部张量扩散模型 | 第31-34页 |
| ·模型的离散化 | 第34-35页 |
| ·数值实验结果及分析 | 第35-36页 |
| ·基于非凸、稀疏正则的乘性噪声去除模型和算法 | 第36-47页 |
| ·引言 | 第36-37页 |
| ·相关工作和讨论 | 第37-38页 |
| ·基于非凸、稀疏正则的乘性噪声去除模型 | 第38-40页 |
| ·模型(2-32)的解法 | 第40-43页 |
| ·极小化问题(2-43)解存在性的讨论 | 第43-44页 |
| ·数值实验结果及分析 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-59页 |
| 第三章 基于图像分割和颜色主题的织物图像颜色迁移 | 第59-75页 |
| ·引言 | 第59-61页 |
| ·相关工作介绍和讨论 | 第61-62页 |
| ·MFRC 彩色图像分割模型 | 第61页 |
| ·颜色情绪空间 | 第61-62页 |
| ·颜色迁移新模型和算法 | 第62-66页 |
| ·图像分割阶段 | 第62-65页 |
| ·颜色主题检索阶段 | 第65-66页 |
| ·颜色迁移阶段 | 第66页 |
| ·实验结果和分析 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-75页 |
| 第四章 基于非凸正则的多区域图像分割模型和快速算法 | 第75-97页 |
| ·MFRC 分割模型再认识 | 第75-76页 |
| ·多区域灰度图像分割新模型和算法 | 第76-78页 |
| ·多区域自然图像分割新模型和算法 | 第78-83页 |
| ·PCA 描述子抽取过程 | 第79-80页 |
| ·自然图像分割模型 | 第80-81页 |
| ·模型(4-20)的解法 | 第81-83页 |
| ·数值实验 | 第83-85页 |
| ·灰度图像分割结果 | 第83-84页 |
| ·自然图像分割结果 | 第84-85页 |
| ·本章小结 | 第85-97页 |
| 第五章 基于迭代重加权的非刚性图像配准 | 第97-109页 |
| ·基于迭代重加权的单模态配准模型和算法 | 第97-100页 |
| ·交替迭代方法求解新模型 | 第98-99页 |
| ·基于阈值和 AOS 快速迭代配准算法 | 第99-100页 |
| ·基于迭代重加权的多模态配准模型和算法 | 第100-102页 |
| ·多模态转化为单模态的非刚性配准模型 | 第100-101页 |
| ·概率密度函数的离散化 | 第101页 |
| ·多模态配非刚性图像配准新算法 | 第101-102页 |
| ·数值实验与结果分析比较 | 第102-104页 |
| ·单模态配准实验 | 第103页 |
| ·多模态配准实验 | 第103-104页 |
| ·本章小结 | 第104-109页 |
| 第六章 基于局部联合熵的多模态非刚性图像配准 | 第109-125页 |
| ·基于局部联合熵的配准新模型 | 第109-110页 |
| ·新模型的求解算法 | 第110-112页 |
| ·数值实验和结果分析 | 第112-114页 |
| ·参数选取准则 | 第112-113页 |
| ·合成图像的配准结果 | 第113页 |
| ·真实图像的配准结果 | 第113-114页 |
| ·本章小结 | 第114-125页 |
| 第七章 总结与展望 | 第125-129页 |
| ·总结 | 第125-126页 |
| ·展望 | 第126-129页 |
| 致谢 | 第129-131页 |
| 参考文献 | 第131-145页 |
| 在读期间撰写(发表)的论文及参加科研情况 | 第145-147页 |