综合结构信息的多分辨率图像修复算法及其应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·图像修复的背景及意义 | 第7-9页 |
| ·图像修复的问题描述 | 第9页 |
| ·图像修复的研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文的主要工作 | 第10-11页 |
| ·本文的结构安排 | 第11-12页 |
| 第二章 图像修复的基础理论知识 | 第12-22页 |
| ·图像修复的典型算法 | 第12-18页 |
| ·基于偏微分方程的图像修复算法 | 第12-15页 |
| ·基于纹理的图像修补技术 | 第15-18页 |
| ·图像多分辨率金字塔 | 第18-19页 |
| ·小波变换理论 | 第19-21页 |
| ·哈尔小波变换 | 第19-20页 |
| ·图像小波理论 | 第20-21页 |
| ·图像修复的贝叶斯理论 | 第21-22页 |
| 第三章 综合结构信息的图像补全算法 | 第22-35页 |
| ·基于纹理合成的图像补全算法实现及结果分析 | 第22-24页 |
| ·TV图像修复算法的实现及结果分析 | 第24-27页 |
| ·综合结构信息的图像补全算法 | 第27-32页 |
| ·本算法的框架 | 第27-29页 |
| ·确定整体目标函数 | 第29-30页 |
| ·最佳匹配块的选择 | 第30-32页 |
| ·实验结果与分析 | 第32-34页 |
| ·结论 | 第34-35页 |
| 第四章 基于小波变换的多分辨率图像补全算法 | 第35-44页 |
| ·小波变换与传统多分辨率图像金字塔的比较 | 第35-36页 |
| ·算法框架 | 第36-38页 |
| ·算法中的关键步骤 | 第38-43页 |
| ·小波函数和分解次数的选择 | 第38-40页 |
| ·小波分解 | 第40页 |
| ·小波重构 | 第40-41页 |
| ·实验结果及分析 | 第41-43页 |
| ·结论 | 第43-44页 |
| 第五章 图像修复在中国古画复原中的应用 | 第44-53页 |
| ·中国古画复原的意义 | 第44-45页 |
| ·中国古画复原的特点 | 第45页 |
| ·中国古画复原的问题描述 | 第45-47页 |
| ·古画等文物复原的研究现状 | 第47页 |
| ·综合结构信息的多分辨率古画复原算法 | 第47-50页 |
| ·算法框架 | 第48-49页 |
| ·古画颜色对比度调整 | 第49-50页 |
| ·古画复原结果 | 第50-52页 |
| ·结论 | 第52-53页 |
| 第六章 总结和展望 | 第53-55页 |
| ·全文工作总结 | 第53页 |
| ·未来展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
