| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 课题研究的国内外现状 | 第12-13页 |
| 1.3 课题研究意义和目的 | 第13页 |
| 1.4 本文的主要内容和章节安排 | 第13-15页 |
| 第2章 图像退化模型 | 第15-25页 |
| 2.1 图像退化的一般模型 | 第15-20页 |
| 2.1.1 连续的退化模型 | 第16-17页 |
| 2.1.2 离散的退化模型 | 第17-20页 |
| 2.2 运动模糊图像的退化模型 | 第20-21页 |
| 2.3 图像盲复原的特性 | 第21-22页 |
| 2.4 超分辨率重构的退化模型 | 第22-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于倒谱法参数估计的运动模糊图像复原算法 | 第25-49页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 运动模糊图像的频谱特征分析 | 第25-27页 |
| 3.3 模糊图像的倒谱特征分析 | 第27-31页 |
| 3.3.1 倒谱的概念 | 第28页 |
| 3.3.2 图像与PSF的倒谱 | 第28-31页 |
| 3.4 运动模糊角度的鉴别 | 第31-38页 |
| 3.4.1 radon 变换 | 第31-32页 |
| 3.4.2 运动模糊角度的估计 | 第32-35页 |
| 3.4.3 实验结果与分析 | 第35-38页 |
| 3.5 运动模糊尺度鉴别 | 第38-40页 |
| 3.6 基于倒谱法参数估计的运动模糊图像复原算法 | 第40-46页 |
| 3.6.1 直接逆滤波 | 第40-42页 |
| 3.6.2 Richardson-Lucy 算法 | 第42-44页 |
| 3.6.3 维纳滤波算法 | 第44-46页 |
| 3.6.4 实验结果对比分析 | 第46页 |
| 3.7 本章小结 | 第46-49页 |
| 第4章 基于简化规整参数的TV最小化迭代盲复原算法 | 第49-61页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 变分法简介 | 第49-51页 |
| 4.3 TV最小化迭代盲复原算法 | 第51-53页 |
| 4.4 TV最小化迭代盲复原算法流程 | 第53-55页 |
| 4.5 规整化参数选择及其改进 | 第55-56页 |
| 4.6 实验结果 | 第56-59页 |
| 4.6.1 标准图像实验 | 第56-58页 |
| 4.6.2 真实图像实验 | 第58-59页 |
| 4.7 本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 序列图像超分辨率重建算法 | 第61-81页 |
| 5.1 引言 | 第61-62页 |
| 5.2 运动参数估计 | 第62-68页 |
| 5.2.1 基本光流法简介 | 第62-63页 |
| 5.2.2 附加运动方向光滑约束条件的光流法 | 第63-66页 |
| 5.2.3 实验结果与分析 | 第66-68页 |
| 5.3 基于贝叶斯的MAP超分辨率图像重建算法 | 第68-76页 |
| 5.3.1 图像获取模型 | 第69页 |
| 5.3.2 基于贝叶斯的MAP超分辨率重建原理 | 第69-70页 |
| 5.3.3 超分辨率重建的图像模型 | 第70-72页 |
| 5.3.4 目标方程求解 | 第72-75页 |
| 5.3.5 图像的插值 | 第75-76页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第76-80页 |
| 5.4.1 标准图像序列实验 | 第76-79页 |
| 5.4.2 真实视频图像序列实验 | 第79-80页 |
| 5.5 本章小结 | 第80-81页 |
| 第6章 结论与展望 | 第81-83页 |
| 6.1 全文总结 | 第81页 |
| 6.2 展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 致谢 | 第87页 |