基于多分辨率小波纹理合成算法及其应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·纹理及其分类 | 第7-9页 |
| ·纹理合成技术 | 第9-11页 |
| ·纹理合成的应用 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12页 |
| ·本文的结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 纹理合成研究现状 | 第13-24页 |
| ·纹理合成方法分类 | 第13-15页 |
| ·纹理映射 | 第13-14页 |
| ·过程纹理合成 | 第14-15页 |
| ·基于样图的纹理合成 | 第15页 |
| ·基于样图的二维纹理合成典型算法 | 第15-19页 |
| ·Efros 算法 | 第15-16页 |
| ·Wei 算法 | 第16-17页 |
| ·Ashikhmin 算法 | 第17-18页 |
| ·Image Quilting 算法 | 第18-19页 |
| ·Kwatra 纹理优化算法 | 第19页 |
| ·总结和评价 | 第19页 |
| ·图像多分辨率金字塔 | 第19-21页 |
| ·小波理论 | 第21-24页 |
| ·小波变换 | 第21页 |
| ·图像小波理论 | 第21-24页 |
| 第三章 基于小波的纹理合成算法 | 第24-37页 |
| ·Haar 小波变换 | 第24-25页 |
| ·基于小波的多分辨率金字塔算法 | 第25-32页 |
| ·算法框架 | 第26-29页 |
| ·样图小波分解 | 第29页 |
| ·基于优化的二维纹理合成算法 | 第29-31页 |
| ·小波纹理重构 | 第31-32页 |
| ·实验结果与分析 | 第32-35页 |
| ·结论 | 第35-37页 |
| 第四章 图像匹配研究 | 第37-46页 |
| ·现有的邻域匹配策略 | 第37-38页 |
| ·小波系数通道 | 第38-40页 |
| ·邻域矩阵匹配 | 第40-42页 |
| ·距离度量 | 第42-45页 |
| ·传统Euclidean 距离 | 第42-43页 |
| ·Hausdorff 距离 | 第43页 |
| ·IMED | 第43-45页 |
| ·结论 | 第45-46页 |
| 第五章 基于纹理合成的图像修复算法研究 | 第46-59页 |
| ·基于样本的图像修复算法 | 第46-49页 |
| ·MSRA 的结构图像修复算法 | 第49-52页 |
| ·结合小波基于样图的图像修复算法 | 第52-55页 |
| ·小波纹理图像修复算法 | 第52-53页 |
| ·基于小波图像修复多分辨率策略 | 第53-55页 |
| ·图像修复结果 | 第55-57页 |
| ·互联网图像修复应用 | 第57-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
