模糊汉字图像复原算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 论文背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 经典图像复原技术 | 第10-11页 |
| 1.2.2 现代图像复原技术 | 第11-13页 |
| 1.2.3 稀疏测量理论的现状分析 | 第13-14页 |
| 1.2.4 模糊汉字图像复原的研究现状 | 第14页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 基本原理及相关技术研究 | 第16-21页 |
| 2.1 信号的稀疏测量基本原理 | 第16-17页 |
| 2.2 常用的字典学习方法 | 第17-20页 |
| 2.2.1 DCT字典 | 第17-18页 |
| 2.2.2 特征值分解全局字典 | 第18-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于汉字图像结构组的字典学习 | 第21-29页 |
| 3.1 汉字图像预处理 | 第21-24页 |
| 3.1.1 汉字图像基本特征 | 第21-22页 |
| 3.1.2 汉字图像二值化 | 第22-24页 |
| 3.2 改进的字典学习算法 | 第24-27页 |
| 3.2.1 汉字图像结构组构造 | 第24-25页 |
| 3.2.2 自适应字典学习 | 第25-27页 |
| 3.3 算法性能分析 | 第27-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 基于稀疏测量的模糊汉字图像复原方法 | 第29-35页 |
| 4.1 模糊汉字图像分块稀疏测量 | 第29-30页 |
| 4.2 汉字图像信号稀疏系数求解 | 第30-32页 |
| 4.2.1 OMP算法 | 第30页 |
| 4.2.2 ROMP算法 | 第30-31页 |
| 4.2.3 符号搜索算法 | 第31-32页 |
| 4.3 模糊汉字图像复原算法 | 第32-34页 |
| 4.3.1 自适应匹配跟踪算法 | 第32-33页 |
| 4.3.2 模糊汉字图像分块重构复原算法 | 第33-34页 |
| 4.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第35-41页 |
| 5.1 数据准备及参数设置 | 第35-37页 |
| 5.2 汉字图像复原结果 | 第37-39页 |
| 5.3 汉字图像复原质量评价 | 第39-40页 |
| 5.3.1 图像复原主观评价 | 第39页 |
| 5.3.2 图像复原客观评价 | 第39-40页 |
| 5.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第6章 总结与展望 | 第41-43页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第41页 |
| 6.2 研究工作展望 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-47页 |
| 致谢 | 第47页 |
