| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 半盲图像复原的基本概念 | 第10-11页 |
| 1.2 图像复原的国内外研究现状和意义 | 第11-12页 |
| 1.3 MATLAB数字图像处理基础 | 第12-14页 |
| 1.3.1 MATLAB简介 | 第12-13页 |
| 1.3.2 MATLAB的工具箱 | 第13-14页 |
| 1.4 本文主要研究的内容 | 第14-16页 |
| 第二章 图像复原基础 | 第16-34页 |
| 2.1 线性空间不变的图像退化模型 | 第16-19页 |
| 2.2 半盲图像退化函数的确定 | 第19-23页 |
| 2.2.1 半盲图像退化函数模型 | 第20-22页 |
| 2.2.2 半盲图像退化函数模型中参数的确定 | 第22-23页 |
| 2.3 图像的噪声 | 第23-29页 |
| 2.3.1 图像噪声的分类 | 第24页 |
| 2.3.2 典型噪声的模型 | 第24-28页 |
| 2.3.3 图像噪声参数的估计 | 第28-29页 |
| 2.4 图像复原技术 | 第29-34页 |
| 2.4.1 图像复原模型 | 第30页 |
| 2.4.2 图像复原技术分类 | 第30-34页 |
| 第三章 几种经典的图像复原技术 | 第34-50页 |
| 3.1 逆滤波 | 第34-36页 |
| 3.1.1 逆滤波的算法介绍 | 第34-35页 |
| 3.1.2 逆滤波在MATLAB上的仿真 | 第35-36页 |
| 3.2 维纳滤波复原 | 第36-39页 |
| 3.2.1 维纳滤波复原算法介绍 | 第36-38页 |
| 3.2.2 维纳滤波复原的MATLAB仿真 | 第38-39页 |
| 3.3 约束最小二乘方复原 | 第39-44页 |
| 3.3.1 约束最小二乘方复原的算法介绍 | 第39-43页 |
| 3.3.2 约束最小二乘方复原的MATLAB仿真 | 第43-44页 |
| 3.4 Lucy-Richardson滤波复原 | 第44-47页 |
| 3.4.1 Lucy-Richardson滤波复原的算法介绍 | 第44-45页 |
| 3.4.2 Lucy-Richardson滤波复原的MATLAB仿真 | 第45-47页 |
| 3.5 仿真结果对比以及分析 | 第47-50页 |
| 第四章 组合滤波复原技术 | 第50-62页 |
| 4.1 组合滤波复原算法介绍 | 第50-51页 |
| 4.2 空间滤波 | 第51-60页 |
| 4.2.1 常见的空间滤波器介绍 | 第52-58页 |
| 4.2.2 空间滤波器的matlab仿真 | 第58-60页 |
| 4.3 组合滤波复原技术的MATLAB仿真 | 第60-62页 |
| 第五章 改进的维纳滤波复原 | 第62-68页 |
| 5.1 常量数值代替噪信功率比的维纳滤波复原 | 第62-63页 |
| 5.2 二次维纳滤波复原 | 第63-65页 |
| 5.3 改进的维纳滤波复原在MATLAB上的仿真 | 第65-68页 |
| 第六章 结束与展望 | 第68-72页 |
| 6.1 论文内容总结 | 第68-69页 |
| 6.2 本文的不足和展望 | 第69-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 攻读学位期间的学术论文目录 | 第78页 |