运动模糊图像盲复原问题研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第10-15页 |
| 1.1 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究内容和论文结构 | 第13-15页 |
| 2 运动图像盲复原问题 | 第15-30页 |
| 2.1 运动图像盲复原理论知识 | 第15-20页 |
| 2.1.1 图像退化模型 | 第15-16页 |
| 2.1.2 图像复原的先验知识 | 第16-17页 |
| 2.1.3 模糊图像的数据模型 | 第17-20页 |
| 2.2 代数恢复方法 | 第20-24页 |
| 2.2.1 无约束复原 | 第20-21页 |
| 2.2.2 约束最小二乘复原 | 第21-23页 |
| 2.2.3 Richardson -Lucy算法 | 第23-24页 |
| 2.3 频域恢复方法 | 第24-26页 |
| 2.3.1 逆滤波 | 第24-25页 |
| 2.3.2 去除由匀速运动引起的模糊 | 第25-26页 |
| 2.4 不适定性与正则化 | 第26-28页 |
| 2.5 评价标准 | 第28-30页 |
| 2.5.1 曲线拟合的评价标准 | 第28页 |
| 2.5.2 图像复原的评价标准 | 第28-30页 |
| 3 基于贝叶斯模型的运动模糊图像盲复原算法 | 第30-40页 |
| 3.1 贝叶斯原理 | 第30-31页 |
| 3.1.1 贝叶斯模型 | 第30-31页 |
| 3.1.2 存在性和唯一性 | 第31页 |
| 3.2 问题模型建立 | 第31-32页 |
| 3.3 问题模型解决方法 | 第32-35页 |
| 3.4 拟合自然图像梯度分布特征函数 | 第35-37页 |
| 3.5 实验结果分析 | 第37-39页 |
| 3.6 小结 | 第39-40页 |
| 4 基于混合信息的运动模糊图像盲复原算法 | 第40-52页 |
| 4.1 基础知识 | 第40-43页 |
| 4.1.1 双边滤波器 | 第40-41页 |
| 4.1.2 冲击滤波器 | 第41-42页 |
| 4.1.3 分裂Bregman算法 | 第42-43页 |
| 4.2 运动模糊图像盲复原问题模型建立 | 第43-45页 |
| 4.2.1 空间变换域的联合概率模型 | 第43-44页 |
| 4.2.2 局部统计模型 | 第44页 |
| 4.2.3 非局部统计模型 | 第44-45页 |
| 4.3 运动模糊图像盲复原算法 | 第45-48页 |
| 4.3.1 多尺度恢复策略 | 第46页 |
| 4.3.2 清晰边缘估计 | 第46页 |
| 4.3.3 模糊核估计模型 | 第46-47页 |
| 4.3.4 模糊核修正方法 | 第47页 |
| 4.3.5 清晰图像估计 | 第47-48页 |
| 4.4 实验结果 | 第48-51页 |
| 4.5 小结 | 第51-52页 |
| 5 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52页 |
| 5.2 展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第57-59页 |
| 学位论文数据集 | 第59页 |
