| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 非盲去卷积 | 第10-11页 |
| 1.2.2 盲去卷积 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要研究工作 | 第12页 |
| 1.4 本文的内容安排 | 第12-14页 |
| 第二章 运动模糊理论基础 | 第14-20页 |
| 2.1 运动模糊的退化模型 | 第14页 |
| 2.2 运动模糊恢复的常用先验知识 | 第14-16页 |
| 2.2.1 自然图像的先验知识 | 第15页 |
| 2.2.2 模糊核的先验知识 | 第15-16页 |
| 2.3 图像去模糊相关理论方法 | 第16-19页 |
| 2.3.1 图像复原相关方法 | 第18页 |
| 2.3.2 模糊核估计相关方法 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 显著性边缘检测 | 第20-30页 |
| 3.1 引言 | 第20页 |
| 3.2 基于Ada Boost的边缘检测算法 | 第20-25页 |
| 3.2.1 创建训练数据样本 | 第20-22页 |
| 3.2.2 选择图像特征 | 第22页 |
| 3.2.3 基于Adaboost的分类器训练 | 第22-24页 |
| 3.2.4 实验结果与分析 | 第24-25页 |
| 3.3 自适应增强图像纹理的边缘检测算法 | 第25-27页 |
| 3.3.1 算法流程 | 第25页 |
| 3.3.2 自适应增强图像纹理的边缘检测算子的构造 | 第25-26页 |
| 3.3.3 实验结果与分析 | 第26-27页 |
| 3.4 Ada Boost算子与自适应增强图像纹理边缘提取算子实验比较 | 第27-28页 |
| 3.5 模糊图像边缘提取实验比较 | 第28-29页 |
| 3.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于显著性边缘联合稀疏表示的图像复原 | 第30-40页 |
| 4.1 引言 | 第30页 |
| 4.2 算法框架 | 第30-31页 |
| 4.3 多分辨率分层细化的边缘提取策略 | 第31-32页 |
| 4.4 保持模糊核结构的模糊核估计 | 第32-35页 |
| 4.5 联合稀疏表示的清晰图像估计方法 | 第35-37页 |
| 4.5.1 清晰图像的稀疏表示 | 第36-37页 |
| 4.5.2 字典训练 | 第37页 |
| 4.6 实验与分析 | 第37-39页 |
| 4.7 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 实验结果与评价 | 第40-47页 |
| 5.1 评价准则 | 第40页 |
| 5.2 噪声下的运动模糊去除 | 第40-42页 |
| 5.3 不同尺度下的运动模糊去除 | 第42-45页 |
| 5.4 其它环境下的复原结果 | 第45-46页 |
| 5.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 6.1 工作总结 | 第47页 |
| 6.2 后续研究工作展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 图表目录 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 附录 | 第55-57页 |
| A 攻读硕士学位期间发表及录用的论文目录 | 第55页 |
| B 攻读硕士学位期间申请的相关知识产权 | 第55页 |
| C 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第55-56页 |
| D 攻读硕士学位期间获得的奖项 | 第56-57页 |
| 作者简历 | 第57页 |