基于样本块的图像修复算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本文主要研究工作及章节安排 | 第13-15页 |
| 第2章 图像修复经典方法及质量评价标准 | 第15-23页 |
| 2.1 基于扩散的图像修复方法 | 第15-17页 |
| 2.1.1 BSCB修复模型 | 第15-16页 |
| 2.1.2 CDD修复模型 | 第16-17页 |
| 2.2 基于样本块的图像修复方法 | 第17-19页 |
| 2.3 基于全局优化的图像修复方法 | 第19-20页 |
| 2.4 图像修复质量评价标准 | 第20-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于优先权改进和块划分的图像修复算法 | 第23-37页 |
| 3.1 引言 | 第23-24页 |
| 3.2 优先权不足分析及改进 | 第24-28页 |
| 3.2.1 优先权不足分析 | 第24-26页 |
| 3.2.2 优先权改进 | 第26-28页 |
| 3.3 基于块划分的搜索策略 | 第28-33页 |
| 3.3.1 基于纹理特征的自适应块划分 | 第29-31页 |
| 3.3.2 相似图像块选择 | 第31-33页 |
| 3.4 实验及结果分析 | 第33-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于显著图和灰度熵的图像修复算法 | 第37-51页 |
| 4.1 引言 | 第37-38页 |
| 4.2 基于图像显著特性的修复优先权 | 第38-40页 |
| 4.3 结合颜色和显著性信息的最佳匹配块选择 | 第40-41页 |
| 4.4 基于灰度熵的搜索策略 | 第41-43页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第43-50页 |
| 4.5.1 文本和划痕去除实验 | 第44-47页 |
| 4.5.2 目标物体移除实验 | 第47-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 本文总结 | 第51-52页 |
| 5.2 工作展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和参与的科研项目 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
