| 提要 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11页 |
| 1.2 本文的研究工作 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 运动模糊图像去模糊相关研究综述 | 第14-21页 |
| 2.1 图像去模糊按照模糊的区域划分 | 第14-15页 |
| 2.2 图像去模糊按照恢复的手段划分 | 第15-18页 |
| 2.3 图像去模糊按模糊核(点扩散函数PSF)已知与否划分 | 第18-21页 |
| 第3章 基于最大后验概率的迭代去模糊算法 | 第21-35页 |
| 3.1 概率论中贝叶斯公式的介绍 | 第21-22页 |
| 3.2 运动模糊图像去模糊的模型 | 第22-23页 |
| 3.3 似然性(likelihood) | 第23-25页 |
| 3.4 模糊核的先验知识 | 第25-26页 |
| 3.5 自然图像先验知识 | 第26-28页 |
| 3.6 计算模糊核 | 第28-30页 |
| 3.7 计算清晰图像 | 第30-32页 |
| 3.8 算法的流程 | 第32页 |
| 3.9 实验结果 | 第32-35页 |
| 第4章 多尺度去模糊算法 | 第35-44页 |
| 4.1 多尺度非盲去卷积算法的求解框架 | 第35-37页 |
| 4.2 回顾RL去卷积算法 | 第37页 |
| 4.3 双面滤波RL去卷积算法 | 第37-39页 |
| 4.4 联合双面滤波RL算法 | 第39页 |
| 4.5 迭代残余去卷积算法 | 第39-40页 |
| 4.6 关于模糊核的计算 | 第40-41页 |
| 4.7 实验结果 | 第41-44页 |
| 第5章 总结与展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |