| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.1 图像修复技术研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本课题主要研究内容及章节内容 | 第10-12页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第10页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第10-12页 |
| 2 图像修复理论基础 | 第12-18页 |
| 2.1 图像修复准则 | 第12页 |
| 2.2 图像修复方法理论 | 第12-14页 |
| 2.2.1 最佳猜测原理与贝叶斯框架理论 | 第13-14页 |
| 2.2.2 图像修复与视觉心理学 | 第14页 |
| 2.3 图像修复质量评价 | 第14-16页 |
| 2.3.1 主观评价 | 第14-15页 |
| 2.3.2 客观评价 | 第15-16页 |
| 2.4 本章小结 | 第16-18页 |
| 3 基于结构张量的Criminisi修复算法 | 第18-26页 |
| 3.1 Criminisi图像修复算法 | 第18-20页 |
| 3.2 基于结构张量的Criminisi修复算法 | 第20-23页 |
| 3.2.1 结构张量 | 第20-22页 |
| 3.2.2 Criminisi算法模板匹配的改进 | 第22-23页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第23-25页 |
| 3.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 4 基于规则织物纹理的图像修复算法 | 第26-36页 |
| 4.1 织物纹理图像特点 | 第26-27页 |
| 4.2 纹理拼接 | 第27-29页 |
| 4.2.1 基于样图的纹理合成 | 第27页 |
| 4.2.2 Image Quilting算法和最小误差路径算法原理 | 第27-29页 |
| 4.3 基于规则织物纹理的图像修复算法 | 第29-31页 |
| 4.3.1 Crminisi算法填充过程的改进 | 第29-30页 |
| 4.3.2 改进的针对规则织物纹理的修复算法 | 第30-31页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第31-34页 |
| 4.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 5 三维创建 | 第36-42页 |
| 5.1 Maya的诞生与特性 | 第36-37页 |
| 5.1.1 Maya的诞生 | 第36页 |
| 5.1.2 Maya的特性 | 第36-37页 |
| 5.2 三维创建过程 | 第37-39页 |
| 5.3 本章小结 | 第39-42页 |
| 6 结论 | 第42-50页 |
| 6.1 总结 | 第42-47页 |
| 6.2 不足与展望 | 第47-50页 |
| 6.2.1 不足之处 | 第47-48页 |
| 6.2.2 展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 作者攻读学位期间发表学术论文清单 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56页 |