基于正则化方法的中子图像复原算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 图像复原的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文主要工作及各章节内容安排 | 第11-12页 |
| 第二章 图像复原基础理论 | 第12-22页 |
| 2.1 中子成像原理 | 第12-13页 |
| 2.2 中子图像退化模型 | 第13-16页 |
| 2.2.1 中子图像降质原因 | 第13页 |
| 2.2.2 降质图像建模 | 第13-15页 |
| 2.2.3 估计退化函数 | 第15-16页 |
| 2.3 图像复原方法分析 | 第16-19页 |
| 2.3.1 逆滤波 | 第16-17页 |
| 2.3.2 维纳滤波 | 第17-18页 |
| 2.3.3 Lucy-Richardson方法 | 第18-19页 |
| 2.4 正则化的图像复原方法 | 第19-21页 |
| 2.4.1 图像复原的不适定性 | 第19页 |
| 2.4.2 正则化方法 | 第19-20页 |
| 2.4.3 正则化应用于图像复原 | 第20-21页 |
| 2.5 小结 | 第21-22页 |
| 第三章 正则化的图像复原算法 | 第22-34页 |
| 3.1 复原模型 | 第22-23页 |
| 3.2 Laplacian正则化算法 | 第23-27页 |
| 3.2.1 Laplacian算子 | 第23-25页 |
| 3.2.2 Laplacian正则化 | 第25-27页 |
| 3.3 TV正则化算法 | 第27-32页 |
| 3.3.1 图像的函数空间 | 第27-30页 |
| 3.3.3 全变分的概念 | 第30页 |
| 3.3.4 全变分正则化盲复原模型 | 第30-31页 |
| 3.3.5 模型的求解 | 第31-32页 |
| 3.4 实验对比分析 | 第32-33页 |
| 3.5 小结 | 第33-34页 |
| 第四章 自适应阈值的联合变分正则化图像盲复原 | 第34-48页 |
| 4.1 联合变分正则化盲复原模型 | 第34页 |
| 4.2 自适应阈值的联合变分正则化图像盲复原 | 第34-42页 |
| 4.2.1 变分模型的求解 | 第34-37页 |
| 4.2.2 阈值的选择 | 第37页 |
| 4.2.3 参数处理和算法过程 | 第37-40页 |
| 4.2.4 实验结果及分析 | 第40-42页 |
| 4.3 图像质量评价 | 第42-47页 |
| 4.3.1 模糊度估计 | 第42-43页 |
| 4.3.2 噪声估计 | 第43-47页 |
| 4.4 小结 | 第47-48页 |
| 第五章 结论 | 第48-49页 |
| 5.1 本文的主要工作总结 | 第48页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 作者简介及科研成果 | 第52页 |
