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小波变换域的数字图像修复研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第1章 绪论第9-16页
    1.0 引言第9页
    1.1 数字图像修复技术的背景和意义第9页
    1.2 数字图像修复技术的国内外研究现状第9-14页
        1.2.1 基于非纹理的图像修复技术第10-12页
        1.2.2 基于纹理的图像修复技术第12-13页
        1.2.3 结合小波变换的图像分解修复第13-14页
    1.3 本文的主要内容和结构框架第14-15页
    1.4 本章小结第15-16页
第2章 数字图像修复的理论概述第16-33页
    2.0 引言第16页
    2.1 图像修复的数学模型第16页
    2.2 基于变分PDE的图像修复技术第16-23页
        2.2.1 BSCB模型第16-17页
        2.2.2 TV模型第17-19页
        2.2.3 CDD模型第19-20页
        2.2.4 FMM图像修复算法第20-23页
    2.3 基于纹理合成的图像修复技术第23-26页
        2.3.1 纹理合成的定义第23-24页
        2.3.2 纹理合成技术第24页
        2.3.3 Criminisi图像修复算法第24-26页
    2.4 小波变换域的图像修复技术第26-31页
        2.4.1 小波变换理论第26-27页
        2.4.2 图像的小波变换第27-30页
        2.4.3 基于小波变换域的图像修复第30-31页
    2.5 图像修复质量的评价标准第31-32页
    2.6 本章小结第32-33页
第3章 小波变换与纹理合成相结合的图像修复算法第33-48页
    3.0 引言第33-34页
    3.1 算法的基本原理第34-35页
    3.2 低频子图的修复第35页
    3.3 高频子图的修复第35-40页
        3.3.1 新的优先权函数第36-38页
        3.3.2 搜索匹配块的改进方式第38-40页
    3.4 本章算法的流程和实现步骤第40-41页
    3.5 实验结果及分析第41-47页
    3.6 本章小结第47-48页
第4章 小波变换与结构约束的图像修复算法第48-64页
    4.1 引言第48页
    4.2 结构约束修复的算法原理第48-50页
    4.3 高频子图的修复第50-54页
        4.3.1 边缘轮廓信息的提取第50-51页
        4.3.2 边缘轮廓信息的修复第51-53页
        4.3.3 边缘部分的修复第53-54页
        4.3.4 纹理部分的修复第54页
    4.4 本章算法流程和实现步骤第54-55页
    4.5 实验结果及分析第55-63页
    4.6 本章小结第63-64页
第5章 总结与展望第64-66页
    5.1 总结第64-65页
    5.2 展望第65-66页
致谢第66-67页
参考文献第67-71页
附录第71页

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