基于偏微分方程的图像修复
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-9页 |
| 1.2 Inpainting的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 论文的章节结构 | 第11-12页 |
| 第二章 图像恢复的理论基础 | 第12-22页 |
| 2.1 贝叶斯框架理论 | 第12-13页 |
| 2.2 能量度量的理论 | 第13-14页 |
| 2.3 偏微分方程(PDE)的应用 | 第14-18页 |
| 2.3.1 变分和 PDE | 第14-16页 |
| 2.3.2 非线性扩散模型和 PDE | 第16-17页 |
| 2.3.3 PDE的优点 | 第17页 |
| 2.3.4 PDE与图像修复 | 第17-18页 |
| 2.4 低层图像修复 | 第18-20页 |
| 2.5 实际修复技术的三大原则 | 第20-22页 |
| 第三章 基于三次偏微分方程的图像修复模型 | 第22-30页 |
| 3.1 BSCB模型的基本原理和算法分析 | 第22-23页 |
| 3.2 BSCB修复模型 | 第23-25页 |
| 3.3 数字化实现方法 | 第25-28页 |
| 3.4 实验结果 | 第28-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于 TV的图像修复模型 | 第30-38页 |
| 4.1 引言 | 第30页 |
| 4.2 TV整体变分修复算法模型 | 第30-33页 |
| 4.3 TV整体变分修复算法数字实现 | 第33-35页 |
| 4.4 实验结果 | 第35-37页 |
| 4.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 基于曲率驱动扩散的图像修复方法 | 第38-50页 |
| 5.1 引言 | 第38页 |
| 5.2 CDD模型的基本原理和算法分析 | 第38-45页 |
| 5.2.1 CDD模型 | 第38-42页 |
| 5.2.2 离散机制和实现细节 | 第42-43页 |
| 5.2.3 实验结果 | 第43-45页 |
| 5.3 快速 CDD图像修复模型(FCDD) | 第45-49页 |
| 5.3.1 FCDD的原理 | 第45-46页 |
| 5.3.2 数值实现方法 | 第46-48页 |
| 5.3.4 实验结果 | 第48-49页 |
| 5.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 总结 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第56页 |
