| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 第一章 引言 | 第6-9页 |
| 1.1 研究背景 | 第6页 |
| 1.2 国内外研究现状及存在的问题 | 第6-7页 |
| 1.3 本文结构及安排 | 第7-9页 |
| 第二章 图像复原技术原理 | 第9-12页 |
| 2.1 运动模糊的退化模型 | 第9-10页 |
| 2.2 模糊成像的数学描述 | 第10-12页 |
| 第三章 图像复原技术 | 第12-25页 |
| 3.1 点扩散函数的估计 | 第12-16页 |
| 3.1.1 基于频谱特征的参数估计 | 第12-13页 |
| 3.1.2 强度估计法 | 第13-15页 |
| 3.1.3 光流方程借鉴法 | 第15-16页 |
| 3.1.4 根据照相机参数确定运动参数 | 第16页 |
| 3.2 图像复原方法划分 | 第16-17页 |
| 3.3 基于非迭代思想的方法 | 第17-18页 |
| 3.3.1 逆滤波法 | 第17页 |
| 3.3.2 维纳滤波 | 第17-18页 |
| 3.3.3 TU berlin法 | 第18页 |
| 3.3.4 约束最小二乘滤波 | 第18页 |
| 3.4 基于迭代思想的方法 | 第18-21页 |
| 3.4.1 最大熵复原 | 第18-19页 |
| 3.4.2 Richardson-Lucy(RL)算法 | 第19页 |
| 3.4.3 最大似然估计 | 第19-20页 |
| 3.4.4 投影法 | 第20页 |
| 3.4.5 改进的Landweber算法 | 第20-21页 |
| 3.5 实验仿真 | 第21-25页 |
| 第四章 空间移不变运动模糊图像复原技术 | 第25-32页 |
| 4.1 空间移不变含噪图像去模糊 | 第25-27页 |
| 4.1.1 含噪图像中运动方向预测 | 第25-26页 |
| 4.1.2 含噪图像中运动长度的估计 | 第26-27页 |
| 4.2 实验仿真 | 第27-29页 |
| 4.3 含特殊噪声的图像复原方法 | 第29-31页 |
| 4.3.1 数学模型 | 第29-30页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第30-31页 |
| 4.4 小结 | 第31-32页 |
| 第五章 空间移变性质的运动模糊图像恢复 | 第32-39页 |
| 5.1 图像恢复原理 | 第32-33页 |
| 5.2 运动矢量与点扩散函数的计算 | 第33-35页 |
| 5.2.1 基于DS与ARPS结合的改进算法 | 第34-35页 |
| 5.3 图像定向信息测量操作 | 第35-36页 |
| 5.4 实验仿真 | 第36-38页 |
| 5.4.1 真实图像复原 | 第36-37页 |
| 5.4.2 合成图像复原 | 第37-38页 |
| 5.5 小结 | 第38-39页 |
| 第六章 去模糊技术的应用 | 第39-44页 |
| 6.1 速度估计的方程 | 第39-41页 |
| 6.2 实验结果 | 第41-42页 |
| 6.2.1 实验结果 | 第41-42页 |
| 6.2.2 车辆辨识 | 第42页 |
| 6.3 小结 | 第42-44页 |
| 第七章 总结与展望 | 第44-46页 |
| 7.1 全文工作总结 | 第44页 |
| 7.2 工作展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第50页 |
| 攻读硕士期间参加的科研项目 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |