| 内容提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-16页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·生物特征识别技术 | 第7-8页 |
| ·虹膜识别的发展历史和研究现状 | 第8-9页 |
| ·虹膜识别简介 | 第9-12页 |
| ·虹膜图像恢复的国内外有关研究情况 | 第12-14页 |
| ·本文工作 | 第14-16页 |
| 第二章 虹膜图像恢复方法概述 | 第16-24页 |
| ·虹膜恢复方法研究现状 | 第16-22页 |
| ·有约束的最小二乘恢复 | 第16-17页 |
| ·Richardson-Luck 方法（简称 RL 方法） | 第17页 |
| ·Damped Richardson 方法（简称DRL方法） | 第17-18页 |
| ·最大熵方法（简称 MEM 方法） | 第18-19页 |
| ·最大后验概率恢复 | 第19页 |
| ·σ-CLEAN法 | 第19-20页 |
| ·迭代直接解谱法（IDD 方法） | 第20页 |
| ·单适应解卷积法（SAD 方法） | 第20-21页 |
| ·维纳(wiener)滤波方法 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 离焦模糊虹膜图象功率谱检焦方法 | 第24-41页 |
| ·预备知识 | 第24-28页 |
| ·图像功率谱理论及功率谱模型 | 第24-25页 |
| ·自然场景功率谱的统计模型 | 第25-27页 |
| ·数字图像二维功率谱曲线的建立 | 第27-28页 |
| ·虹膜图象预处理 | 第28-33页 |
| ·虹膜图像采集 | 第28-29页 |
| ·确定瞳孔的圆心半径 | 第29-30页 |
| ·虹膜图像的噪声处理 | 第30-33页 |
| ·基于功率谱的离焦模糊虹膜图象的自动检焦方法 | 第33-39页 |
| ·虹膜图像的离焦原因 | 第33-34页 |
| ·离焦光学传递函数 | 第34-36页 |
| ·检焦评价函数的确定 | 第36-37页 |
| ·检焦评价函数的定义 | 第37-39页 |
| ·基于功率谱的自动检焦算法实现 | 第39页 |
| ·实验结果及分析 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 离散方向小波正则化的虹膜图象恢复方法 | 第41-66页 |
| ·预备知识 | 第41-46页 |
| ·图像退化/恢复过程的数学模型 | 第42页 |
| ·退化系统的基本定义 | 第42页 |
| ·连续函数的退化模型 | 第42-43页 |
| ·离散函数的退化模型 | 第43-46页 |
| ·小波分析理论 | 第46-52页 |
| ·连续小波变换 | 第46-48页 |
| ·离散小波变换 | 第48-50页 |
| ·小波重构 | 第50-51页 |
| ·小波定义 | 第51-52页 |
| ·模糊虹膜图像的WIENER滤波频域恢复 | 第52-55页 |
| ·Wiener滤波频域恢复模型 | 第52-54页 |
| ·虹膜图像的Wiener滤波恢复算法 | 第54-55页 |
| ·基于离散正交方向小波变换的正则化虹膜图像恢复算法 | 第55-62页 |
| ·离散正交方向小波变换 | 第56-57页 |
| ·带噪图象正则化恢复方法 | 第57-61页 |
| ·离散方向小波变换的正则化方法实现 | 第61-62页 |
| ·实验结果分析 | 第62-65页 |
| ·峰值信噪比 | 第62-63页 |
| ·虹膜图象恢复效果图 | 第63-64页 |
| ·恢复后虹膜识别的结果分析 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-69页 |
| ·主要贡献和研究结果如下 | 第66-67页 |
| ·下一步研究方向 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 作者攻读博士期间发表的论文 | 第82-83页 |
| 博士学位论文摘要 | 第83-86页 |
| ABSTRACT | 第86-90页 |
