新颖的图像修复算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·概述 | 第9-10页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·图像修复的发展 | 第11-13页 |
| ·图像平滑的发展 | 第11-12页 |
| ·图像修复的发展 | 第12-13页 |
| ·主要工作与论文结构 | 第13-15页 |
| ·本文的主要工作 | 第13页 |
| ·本文结构 | 第13-15页 |
| 第二章 图像修复基础理论分析 | 第15-25页 |
| ·图像退化的数学模型 | 第15-17页 |
| ·图像退化原因 | 第15页 |
| ·图像函数退化的数学模型 | 第15-17页 |
| ·图像修复的理论基础 | 第17-19页 |
| ·经典的图像修复方法 | 第18-19页 |
| ·图像平滑理论分析 | 第19-24页 |
| ·图像平滑概述 | 第19-20页 |
| ·图像平滑理论基础 | 第20-24页 |
| ·空间域图像去噪 | 第20-23页 |
| ·均值滤波 | 第23-24页 |
| ·中值滤波 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于方差和边缘插值的邻近点图像修复算法 | 第25-41页 |
| ·基于邻近像素点的图像修复算法 | 第25-27页 |
| ·算法的基本思想 | 第25-26页 |
| ·点的优先度 | 第26-27页 |
| ·点的修复 | 第27页 |
| ·基于邻近像素点的图像修复算法的缺陷 | 第27页 |
| ·基于方差和边缘插值的邻近点图像修复算法 | 第27-28页 |
| ·图像去噪处理方法 | 第28-33页 |
| ·带阈值的噪声检测 | 第28-30页 |
| ·噪声的去除 | 第30-32页 |
| ·算法分析 | 第32-33页 |
| ·缺失区域填充处理方法 | 第33-35页 |
| ·基于方差的边界优先度的计算 | 第33-34页 |
| ·填充修复区域 | 第34页 |
| ·权重矩阵的计算方法 | 第34-35页 |
| ·算法其他技术 | 第35-37页 |
| ·边缘检测 | 第35页 |
| ·曲线拟合 | 第35-37页 |
| ·边界追踪技术 | 第37页 |
| ·算法步骤 | 第37-38页 |
| ·效果分析 | 第38-40页 |
| ·实验效果 | 第38-39页 |
| ·结论 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于空间连续性方向插值的图像修复算法 | 第41-57页 |
| ·基于水平线插值的图像修复算法 | 第41-43页 |
| ·水平线插值 | 第41-42页 |
| ·推广的星型插值算法 | 第42-43页 |
| ·基于水平线插值的图像修复算法的缺陷 | 第43页 |
| ·基于纹理合成的图像修复算法 | 第43-44页 |
| ·算法过程 | 第44页 |
| ·算法缺陷 | 第44页 |
| ·基于空间连续性方向插值的图像修复算法 | 第44-47页 |
| ·纹理合成的思想 | 第45页 |
| ·水平线模型 | 第45-47页 |
| ·算法的关键部分 | 第47-51页 |
| ·空间连续性方向的确定 | 第47-48页 |
| ·计算填充顺序 | 第48-50页 |
| ·边缘信息的插值方法 | 第50-51页 |
| ·算法的实现 | 第51-52页 |
| ·试验分析 | 第52-56页 |
| ·实验效果 | 第52-55页 |
| ·结论 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 结论与工作展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第64页 |
