| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract（英文摘要） | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-14页 |
| 1．1 课题目的和意义 | 第10页 |
| 1．2 国际国内研究进展和状况 | 第10-13页 |
| 1．3 论文各部分的主要内容 | 第13-14页 |
| 第二章 数字图像恢复的理论基础 | 第14-27页 |
| 2．1 图像恢复理论综述 | 第14-15页 |
| 2．2 图像恢复的数学基础 | 第15-27页 |
| 2．2．1 图像矩阵表示和矢量表示之间的关系 | 第15-17页 |
| 2．2．2 数字图像的概率统计模型 | 第17-19页 |
| 2．2．3 数字图像经过线性系统用矢量和矩阵表示形式 | 第19-22页 |
| 2．2．4 图像退化模型 | 第22-24页 |
| 2．2．5 循环矩阵对角化 | 第24-27页 |
| 第三章 模糊图像恢复的模型 | 第27-51页 |
| 3．1 常见的图像恢复模型 | 第27-37页 |
| 3．1．1 无约束和有约束恢复 | 第27页 |
| 3．1．2 逆滤波 | 第27-29页 |
| 3．1．3 最小均方误差滤波—维纳滤波 | 第29-33页 |
| 3．1．4 功率谱均衡 | 第33页 |
| 3．1．5 几何均值滤波器 | 第33-34页 |
| 3．1．6 限制最小平方误差图像复原算法 | 第34-37页 |
| 3．2 图像恢复的非线性恢复算法 | 第37-41页 |
| 3．2．1 最大后验图像复原算法 | 第37-39页 |
| 3．2．2 图像恢复的迭代和递归算法 | 第39-40页 |
| 3．2．3 最大熵图像复原算法 | 第40-41页 |
| 3．3 模糊图像系统点扩散函数的估计 | 第41-49页 |
| 3．3．1 根据图像的先验知识确定PSF | 第41-42页 |
| 3．3．2 利用图像本身的特性确定系统的传输函数 | 第42-44页 |
| 3．3．3 功率谱和倒谱方法 | 第44页 |
| 3．3．4 最大似然ML估计-PSF的后验确定 | 第44-46页 |
| 3．3．5 利用EM算法的图像PSF后验确定 | 第46-49页 |
| 3．4 图像中的噪声类型 | 第49-51页 |
| 3．4．1 电子噪声 | 第50页 |
| 3．4．2 光电子噪声 | 第50页 |
| 3．4．3 颗粒噪声 | 第50-51页 |
| 第四章 匀速直线运动模糊图像的快速恢复 | 第51-59页 |
| 4．1 介绍 | 第51-52页 |
| 4．2 匀速直线运动模糊图像的恢复 | 第52-57页 |
| 4．2．1 模糊的特性 | 第52-53页 |
| 4．2．2 图像恢复原理的介绍 | 第53-55页 |
| 4．2．3 运动模糊距离的求取步骤 | 第55-56页 |
| 4．2．4 试验结果 | 第56-57页 |
| 4．3 图像恢复 | 第57-58页 |
| 4．4 小结 | 第58-59页 |
| 第五章 EMM运动模糊图像的盲恢复 | 第59-73页 |
| 5．1 EMM算法模型 | 第61-64页 |
| 5．2 残差极小化和后验概率最大化运算 | 第64-70页 |
| 5．3 PSF支持域的估计 | 第70页 |
| 5．4 实验结果 | 第70-72页 |
| 5．5 小结 | 第72-73页 |
| 结论 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 附录1 功率谱的证明 | 第80-82页 |
| 附录2 二维运动模糊图像恢复只能进行二维恢复 | 第82-84页 |
| 附录3 最速下降法公式 | 第84-86页 |
| 附录4 最小残差方法（EM）中的系数 | 第86-88页 |
| 附录5 最小残差公式（EM）中系数的确定 | 第88-89页 |
| 个人简历 | 第89页 |