| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·数字图像修复 | 第8页 |
| ·数字图像修复技术的研究现状 | 第8-11页 |
| ·本文研究的主要内容和组织结构 | 第11-13页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第11-12页 |
| ·论文组织结构 | 第12-13页 |
| 2 数字图像修复算法综述 | 第13-27页 |
| ·基于偏微分方程(PDE)的数字图像修复方法 | 第13-17页 |
| ·基于BSCB(Bertalmio-Sapiro-Caselles-Bellester)的图像修复模型 | 第13-14页 |
| ·基于整体变分(Total Variation,TV)的图像修复模型 | 第14-17页 |
| ·基于曲率驱动扩散(curvature-driven diffusions,CDD)的图像修复模型 | 第17页 |
| ·基于块操作的数字图像修复算法 | 第17-20页 |
| ·基于纹理合成的图像修复算法 | 第17-18页 |
| ·基于样本的图像修复算法 | 第18-20页 |
| ·基于小波的数字图像修复算法 | 第20-23页 |
| ·基于离散小波变换的图像修复算法 | 第20-22页 |
| ·小波域的纹理图像快速修复算法 | 第22页 |
| ·基于p-Laplace算子的小波域图像修复算法 | 第22-23页 |
| ·基于分形的数字图像修复算法 | 第23-25页 |
| ·基于分形纹理合成的图像修复算法 | 第23-24页 |
| ·基于分形纹理合成的图像修复算法 | 第24-25页 |
| ·算法的分析比较 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于P-LAPLACE算子的CDD图像修复算法 | 第27-37页 |
| ·算法描述 | 第27-31页 |
| ·基于曲率驱动扩散的图像修复模型 | 第27-28页 |
| ·基于p-Laplace算子的CDD图像修复算法 | 第28-31页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第31-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于自适应模板的图像修复算法 | 第37-48页 |
| ·基于自适应模板的图像修复算法 | 第37-40页 |
| ·利用块均匀度确定匹配模板大小 | 第37-38页 |
| ·基于自适应的方法计算填充前缘各点的优先值 | 第38-39页 |
| ·传播纹理和结构信息 | 第39页 |
| ·更新可信度值 | 第39-40页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第40-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 5 总结与展望 | 第48-50页 |
| ·总结 | 第48页 |
| ·展望 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 附录 | 第54页 |
