基于分子计算的图像智能恢复技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·本课题简介 | 第7页 |
| ·分子计算的发展过程和研究现状 | 第7-9页 |
| ·图像恢复的发展过程和研究现状 | 第9-10页 |
| ·论文的主要工作及内容安排 | 第10-12页 |
| 第二章 小波分析基础 | 第12-22页 |
| ·小波分析简介 | 第12-14页 |
| ·多分辨分析 | 第14-15页 |
| ·小波变换算法 | 第15-21页 |
| ·小波分解算法原理 | 第15-16页 |
| ·小波重构算法原理 | 第16-17页 |
| ·边界的处理方式 | 第17-18页 |
| ·初始系数的选择 | 第18-19页 |
| ·二维小波变换简介 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 图像预处理 | 第22-32页 |
| ·图像预处理简介 | 第22-23页 |
| ·图像去噪经典算法简介 | 第22-23页 |
| ·图像增强经典算法简介 | 第23页 |
| ·图像去噪 | 第23-28页 |
| ·算法的基本原理 | 第24-25页 |
| ·算法的实现 | 第25-27页 |
| ·算法的改进 | 第27-28页 |
| ·图像增强 | 第28-31页 |
| ·NeighShrink 方法 | 第28-30页 |
| ·ENS 方法 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 图像恢复处理 | 第32-47页 |
| ·图像恢复简介 | 第32-33页 |
| ·求解退化函数 | 第33-39页 |
| ·传统的求解退化函数的思路 | 第33-34页 |
| ·DNA 遗传算法概述 | 第34-37页 |
| ·用DNA－GA 训练求解退化函数 | 第37-39页 |
| ·恢复滤波处理 | 第39-46页 |
| ·用DNA－GA 改进维纳滤波 | 第40-42页 |
| ·基于多目标优化的图像恢复滤波 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 实验结果分析与讨论 | 第47-49页 |
| 第六章 结论与展望 | 第49-50页 |
| ·结果及其总结 | 第49页 |
| ·本课题的展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 作者攻读硕士期间撰写的论文 | 第56页 |
