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空间离焦模糊图像恢复处理技术研究

致谢第4-5页
摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
1. 引言第10-13页
    1.1 课题研究的目的与意义第10页
    1.2 离焦模糊图像的研究现状第10-11页
    1.3 本文研究内容与结构安排第11-12页
    1.4 小结第12-13页
2. 离焦模糊复原基础第13-16页
    2.1 图像的降质模型第13-14页
    2.2 离焦降质模型第14-15页
        2.2.1 圆盘离焦模型第14-15页
        2.2.2 高斯离焦模型第15页
    2.3 小结第15-16页
3. 图像预处理-小波去噪第16-27页
    3.1 噪声类型第16-17页
    3.2 图像质量评价第17-18页
    3.3 传统的去噪方法第18-19页
        3.3.1 均值滤波第18页
        3.3.2 中值滤波第18页
        3.3.3 维纳滤波去噪第18-19页
    3.4 小波去噪第19-26页
        3.4.1 小波去噪方法第19-20页
        3.4.2 小波阈值去噪法第20-26页
            3.4.2.1 小波阈值去噪步骤第20页
            3.4.2.2 阈值选取第20-21页
            3.4.2.3 阈值函数第21-22页
            3.4.2.4 改进的小波阈值去噪第22-23页
            3.4.2.5 实验第23-26页
    3.5 小结第26-27页
4. 离焦模糊参数求取第27-43页
    4.1 传统的离焦模糊参数求解方法第27-30页
        4.1.1 频域零点法第27-28页
        4.1.2 微分自相关法第28-29页
        4.1.3 倒谱法第29页
        4.1.4 误差参数分析法第29-30页
        4.1.5 刃边函数法第30页
    4.2 改进的离焦模糊半径估计方法第30-36页
        4.2.1 基于支持向量机的模糊半径估计第30-36页
            4.2.1.1 理论基础第30-31页
            4.2.1.2 支持向量机第31-33页
            4.2.1.3 Libsvm第33-34页
            4.2.1.4 模糊半径估计第34-35页
            4.2.1.5 实验第35-36页
    4.3 改进的微分自相关法第36-39页
        4.3.1 方法概述第36-37页
        4.3.2 实验第37-39页
    4.4 聚焦度量估计法第39-42页
        4.4.1 方法概述第39-40页
        4.4.2 实验第40-42页
    4.5 小结第42-43页
5. 图像复原方法第43-51页
    5.1 传统的图像复原方法第43-45页
        5.1.1 逆滤波法第43页
        5.1.2 维纳滤波第43-44页
        5.1.3 Richardson-Lucy算法第44-45页
        5.1.4 Tikhonov正则化法第45页
    5.2 改进的复原方法第45-50页
        5.2.1 改进的逆滤波法第45-47页
            5.2.1.1 方法概述第45-46页
            5.2.1.2 实验第46-47页
        5.2.2 改进的维纳滤波第47-50页
            5.2.2.1 循环边界法第47-48页
            5.2.2.2 方法概述第48-49页
            5.2.2.3 实验第49-50页
    5.3 小结第50-51页
6. 清晰度评价函数第51-57页
    6.1 清晰度评价函数的评价标准第51-52页
    6.2 传统的清晰度评价函数第52-54页
    6.3 一种新的清晰度评价函数第54-55页
    6.4 实验第55-56页
    6.5 小结第56-57页
7. 实验结果与分析第57-75页
    7.1 实验第57-73页
    7.2 小结第73-75页
8. 工作总结与展望第75-78页
    8.1 工作总结第75页
    8.2 展望第75-78页
参考文献第78-81页
作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果第81页

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