数字图像修复算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究目的与意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状和发展趋势 | 第11-14页 |
| ·当前研究中存在的问题 | 第14页 |
| ·本文的主要工作和结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 数字图像修复理论基础 | 第16-26页 |
| ·数字图像修复概述 | 第16-18页 |
| ·数字图像修复问题描述 | 第16页 |
| ·数字图像修复的基本原则 | 第16-17页 |
| ·数字图像修复算法的评价标准 | 第17-18页 |
| ·数字图像修复技术涉及到的主要数学方法 | 第18-25页 |
| ·最佳猜测原理和贝叶斯框架理论 | 第18-19页 |
| ·变分法与泛函极值 | 第19-21页 |
| ·基于PDE的方法 | 第21-25页 |
| ·本章小节 | 第25-26页 |
| 第3章 基于PDE的三种主要图像修复算法 | 第26-39页 |
| ·BSCB算法 | 第26-30页 |
| ·BSCB算法模型 | 第26-29页 |
| ·BSCB模型的数值实现 | 第29-30页 |
| ·实验结果及讨论 | 第30页 |
| ·TV算法 | 第30-34页 |
| ·TV算法模型 | 第30-31页 |
| ·TV模型的数值实现 | 第31-33页 |
| ·实验结果及讨论 | 第33-34页 |
| ·CDD算法 | 第34-38页 |
| ·CDD算法模型 | 第34-36页 |
| ·CDD模型的数值实现 | 第36-37页 |
| ·实验结果及讨论 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 数字图像分层修复算法 | 第39-52页 |
| ·灰度图像的分层修复算法 | 第39-44页 |
| ·算法的模型及数值实现 | 第39-41页 |
| ·实验结果及分析 | 第41-44页 |
| ·彩色图像的分层修复算法 | 第44-51页 |
| ·CTV去噪模型及数值实现 | 第44-48页 |
| ·实验结果及分析比较 | 第48-51页 |
| ·本章小节 | 第51-52页 |
| 第5章 基于自适应选取的纹理合成图像修复算法 | 第52-64页 |
| ·纹理合成技术概述 | 第52-53页 |
| ·纹理方向的计算 | 第53-55页 |
| ·用FFT对待修复图像进行预处理 | 第55-56页 |
| ·基于块的纹理合成图像修复算法 | 第56-60页 |
| ·优先权的计算 | 第57-58页 |
| ·自适应模板窗口的确定 | 第58-59页 |
| ·搜索最佳匹配块并进行匹配 | 第59页 |
| ·置信度的更新 | 第59-60页 |
| ·算法的流程图 | 第60-61页 |
| ·实验结果及分析 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·总结 | 第64-65页 |
| ·今后的研究工作 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 附录 | 第71页 |
