基于多尺度几何分析的图像修复算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题研究背景 | 第10-11页 |
| ·课题的研究目的及意义 | 第11-14页 |
| ·课题的研究现状 | 第14-16页 |
| ·本文主要内容及论文结构 | 第16-18页 |
| 第2章 图像修复理论及方法 | 第18-29页 |
| ·图像修复理论 | 第18-22页 |
| ·认知心理学格式塔理论与图像修复 | 第18-19页 |
| ·图像修复的三大原则 | 第19-20页 |
| ·图像修复效果的评判标准 | 第20-22页 |
| ·基于偏微分方程的图像修复方法 | 第22-26页 |
| ·BSCB 图像修复模型 | 第22-24页 |
| ·TV 图像修复模型 | 第24-25页 |
| ·基于曲率驱动扩散的图像修复算法 | 第25-26页 |
| ·基于形态学成分分析的图像修复算法 | 第26-27页 |
| ·形态学成分分析的基本原理 | 第26-27页 |
| ·基于形态学成分分析的图像修复算法 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于离散平稳小波和波原子的图像修复算法 | 第29-46页 |
| ·图像稀疏表示 | 第29-32页 |
| ·稀疏表示的基本思想 | 第30-31页 |
| ·图像的多尺度几何稀疏表示 | 第31-32页 |
| ·几种图像稀疏表示字典 | 第32-35页 |
| ·离散平稳小波 | 第32-33页 |
| ·曲波 | 第33-34页 |
| ·波原子 | 第34-35页 |
| ·利用三种字典分别对图像进行修复 | 第35-39页 |
| ·利用单个字典的图像修复算法 | 第35-37页 |
| ·三个字典的修复结果比较及性能分析 | 第37-39页 |
| ·基于平稳小波变换和波原子的图像修复算法 | 第39-45页 |
| ·利用平稳小波变换和波原子进行图像分解 | 第39-41页 |
| ·利用平稳小波变换和波原子实现图像修复 | 第41-42页 |
| ·算法的实现步骤 | 第42页 |
| ·实验结果 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于三层稀疏表示的图像修复算法 | 第46-54页 |
| ·MEYER 图像模型 | 第46-47页 |
| ·基于三层稀疏表示的图像修复算法 | 第47-48页 |
| ·算法实现步骤 | 第48-49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 基于像素的自适应非局部均值图像修复算法 | 第54-67页 |
| ·基于样本的纹理合成图像修复算法 | 第54-56页 |
| ·基于像素的非局部均值图像修复算法 | 第56-66页 |
| ·改进的非局部均值思想 | 第56-59页 |
| ·基于像素的自适应非局部均值图像修复算法 | 第59-62页 |
| ·实验结果与性能分析 | 第62-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 作者简介 | 第75页 |
