| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 引言 | 第10-18页 |
| 1.1 课题的背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 图像盲复原的病态性分析及问题难点分析 | 第14-15页 |
| 1.4 本文研究内容和文章结构 | 第15-18页 |
| 2 运动模糊复原的基本理论知识 | 第18-30页 |
| 2.1 运动模糊的基本模型描述 | 第18-20页 |
| 2.2 去运动模糊基本算法模型 | 第20-24页 |
| 2.2.1 基于估计模糊参数的模型 | 第20-21页 |
| 2.2.2 基于正则约束算法模型 | 第21页 |
| 2.2.3 基于概率框架模型 | 第21-22页 |
| 2.2.4 盲迭代算法模型 | 第22-24页 |
| 2.3 模糊图像复原先验知识的介绍 | 第24-27页 |
| 2.3.1 基于统计模型的图像梯度先验模知识 | 第24-25页 |
| 2.3.2 图像边缘的先验知识 | 第25-26页 |
| 2.3.3 模糊核的先验知识 | 第26-27页 |
| 2.4 图像复原的评价指标 | 第27-29页 |
| 2.4.1 主观复原评价准则 | 第28页 |
| 2.4.2 客观复原评价指标 | 第28-29页 |
| 2.5 小结 | 第29-30页 |
| 3 基于模糊核估计的运动模糊复原 | 第30-48页 |
| 3.1 常用非盲复原算法及分析比较 | 第30-33页 |
| 3.1.1 维纳滤波算法 | 第30页 |
| 3.1.2 RL算法 | 第30-32页 |
| 3.1.3 正则约束非盲复原 | 第32-33页 |
| 3.2 匀速直线运动模糊模型下的复原 | 第33-38页 |
| 3.2.1 匀速直线运动模糊模型 | 第33页 |
| 3.2.2 模糊核的估计及复原算法流程 | 第33-36页 |
| 3.2.3 梯度衰减的振铃效应抑制算法 | 第36-38页 |
| 3.3 基于边缘先验信息的模糊核估计 | 第38-43页 |
| 3.3.1 图像模糊核的快速估计算法 | 第38-39页 |
| 3.3.2 模糊核的精细化及修正 | 第39-42页 |
| 3.3.3 图像清晰边缘提取策略 | 第42-43页 |
| 3.4 梯度分布约束复原算法 | 第43-46页 |
| 3.4.1 基于超拉普拉斯约束的复原算法 | 第43-44页 |
| 3.4.2 算法流程和实验分析 | 第44-46页 |
| 3.5 小结 | 第46-48页 |
| 4. 基于图像稀疏先验和引导滤波的图像复原 | 第48-60页 |
| 4.1 基于图像稀疏性的复原约束分析 | 第48-49页 |
| 4.2 引导滤波器介绍 | 第49-51页 |
| 4.3 图像梯度稀疏分布约束复原算法分析 | 第51-55页 |
| 4.3.1 梯度L0，L1范数约束复原求解方法 | 第51-53页 |
| 4.3.2 对比L0，L1，Lp，L2范数约束的复原算法分析 | 第53-55页 |
| 4.4 结合图像局部与非局部信息的运动模糊复原算法 | 第55-59页 |
| 4.4.1 图像局部与非局部复原 | 第55-56页 |
| 4.4.2 算法流程和实验分析 | 第56-59页 |
| 4.5 小结 | 第59-60页 |
| 5. 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 总结 | 第60页 |
| 5.2 本文局限性和问题分析 | 第60-61页 |
| 5.3 未来工作展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第65页 |