| 摘要 | 第3-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第14-28页 |
| 1.1 图像恢复的研究背景和意义 | 第14-18页 |
| 1.2 本论文要解决的图像恢复问题 | 第18-21页 |
| 1.3 图像质量评估 | 第21-25页 |
| 1.4 论文的内容组织和主要创新 | 第25-27页 |
| 1.5 论文中用到的符号及其含义 | 第27-28页 |
| 第二章 国内外研究现状 | 第28-46页 |
| 2.1 图像先验与正则模型的关系 | 第28-29页 |
| 2.2 关于图像恢复方法的分类 | 第29-46页 |
| 2.2.1 局部正则模型与非局部正则模型 | 第30-35页 |
| 2.2.2 传统稀疏表达模型与结构稀疏表达模型 | 第35-41页 |
| 2.2.3 基于机器学习的方法 | 第41-46页 |
| 第三章 基于最大相关熵准则的图像恢复方法 | 第46-94页 |
| 3.1 相关工作简介 | 第47-53页 |
| 3.1.1 传统的基于高斯混合模型的图像恢复算法框架 | 第48-52页 |
| 3.1.2 最大相关熵准则 | 第52-53页 |
| 3.2 算法 1：基于最大相关熵准则并使用高斯混合模型作为图像片先验的图像恢复方法MCC_GMM | 第53-68页 |
| 3.2.1 对于传统算法的分析 | 第53-56页 |
| 3.2.2 MCC_GMM算法描述 | 第56-63页 |
| 3.2.3 算法讨论 | 第63-68页 |
| 3.3 算法 2：基于最大相关熵准则并使用数据自适应稀疏分布对图像片表达系数进行先验建模的结构稀疏模型MCC_DAP | 第68-80页 |
| 3.3.1 图像片稀疏表达系数的统计先验模型 | 第68-73页 |
| 3.3.2 MCC_DAP算法描述 | 第73-77页 |
| 3.3.3 算法讨论 | 第77-80页 |
| 3.4 实验结果 | 第80-90页 |
| 3.4.1 算法中不同因子对图像恢复性能的影响 | 第82-85页 |
| 3.4.2 图像修复问题中的性能对比 | 第85-90页 |
| 3.5 小结 | 第90-94页 |
| 第四章 基于非局部正则与结构稀疏相结合的图像恢复方法 | 第94-134页 |
| 4.1 相关工作简介 | 第95-96页 |
| 4.2 算法 1：基于图的全局图像恢复算法G3 | 第96-102页 |
| 4.2.1 参数化非局部差分算子及G3算法描述 | 第96-101页 |
| 4.2.2 泛化参数对G3算法性能的影响 | 第101-102页 |
| 4.3 算法 2：基于参数化数据自适应变换矩阵的结构稀疏表达方法SPDT | 第102-113页 |
| 4.3.1 参数化数据自适应变换矩阵 | 第102-105页 |
| 4.3.2 图像片变换系数的统计先验模型 | 第105-107页 |
| 4.3.3 SPDT算法描述 | 第107-111页 |
| 4.3.4 SPDT算法讨论 | 第111-113页 |
| 4.4 实验结果 | 第113-133页 |
| 4.4.1 SPDT算法中各个因子对图像恢复性能的影响 | 第115-117页 |
| 4.4.2 对称模糊场景中的性能对比 | 第117-122页 |
| 4.4.3 运动模糊场景中的性能对比 | 第122-128页 |
| 4.4.4 超分辨率场景中的性能对比 | 第128-131页 |
| 4.4.5 SPDT算法对于纹理图像的超分辨率重建性能 | 第131-133页 |
| 4.5 小结 | 第133-134页 |
| 第五章 基于局部空间自适应图像先验的图像恢复方法 | 第134-156页 |
| 5.1 相关工作 | 第134-135页 |
| 5.2 图像片稀疏表达系数的统计先验模型 | 第135-139页 |
| 5.3 基于同时稀疏编码的非局部相似片估计 | 第139-145页 |
| 5.4 基于局部空间自适应图像先验的图像恢复算法LSAP | 第145-147页 |
| 5.5 实验结果 | 第147-151页 |
| 5.5.1 LSAP算法的各个参数对于图像重建性能的影响 | 第148-150页 |
| 5.5.2 图像超分辨率问题中的性能对比 | 第150-151页 |
| 5.6 小节 | 第151-156页 |
| 第六章 结论与展望 | 第156-160页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第156-158页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第158-160页 |
| 附录A G3算法正则项的推导 | 第160-162页 |
| 参考文献 | 第162-174页 |
| 发表文章目录 | 第174-176页 |
| 致谢 | 第176页 |
