| 作者简介 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 目录 | 第11-15页 |
| 插图目录 | 第15-18页 |
| 表格目录 | 第18-19页 |
| 核心词汇注解 | 第19-21页 |
| 第一章 绪论 | 第21-35页 |
| ·数字图像修复技术概述 | 第21-23页 |
| ·选题背景 | 第21页 |
| ·数字图像修复的概念 | 第21-23页 |
| ·数字图像修复技术的研究现状 | 第23-29页 |
| ·数字图像修复技术的研究概况 | 第23-25页 |
| ·基于变分泛函的图像修复方法概述 | 第25-27页 |
| ·基于 PDE 的图像修复方法概述 | 第27-28页 |
| ·变换域中的图像修复方法概述 | 第28页 |
| ·基于样本的图像修复方法概述 | 第28-29页 |
| ·数字图像修复技术的应用领域 | 第29-30页 |
| ·论文主要工作及章节安排 | 第30-35页 |
| ·论文主要章节安排 | 第30-33页 |
| ·论文主要创新及贡献 | 第33-35页 |
| 第二章 结构张量的原理及系统框架 | 第35-53页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·经典的图像修复方法及模型 | 第35-40页 |
| ·变分泛函修复模型 | 第35-37页 |
| ·PDE 修复模型 | 第37-39页 |
| ·基于样本的图像修复方法 | 第39-40页 |
| ·结构张量和张量扩散的基本原理 | 第40-47页 |
| ·结构张量的概念 | 第40-42页 |
| ·对结构张量的分析 | 第42-45页 |
| ·张量扩散基本原理 | 第45-47页 |
| ·将结构张量应用于图像修复的优势 | 第47页 |
| ·结构张量的系统框架 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-53页 |
| 第三章 基于张量扩散的小波域图像修复模型(TDWI) | 第53-75页 |
| ·引言 | 第53-54页 |
| ·小波域图像修复问题概述 | 第54-59页 |
| ·JPEG2000 简介 | 第54-55页 |
| ·小波表示基本原理 | 第55-57页 |
| ·小波域图像修复问题的提出 | 第57-59页 |
| ·TDWI 模型 | 第59-64页 |
| ·模型的提出 | 第59-60页 |
| ·模型对应的 Euler-Lagrange 方程 | 第60-61页 |
| ·模型的分析 | 第61-64页 |
| ·TDWI 模型的数值实现 | 第64-66页 |
| ·数值实验及分析 | 第66-73页 |
| ·小波系数丢失情况的分析 | 第66-68页 |
| ·小波域图像修复结果的比较 | 第68-71页 |
| ·执行时间(Execution Time)与收敛速度的比较 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 第四章 基于分数阶张量扩散的数字图像修复模型(FTDII) | 第75-99页 |
| ·引言 | 第75-76页 |
| ·分数阶微积分理论 | 第76-82页 |
| ·分数阶微积分的定义 | 第76-78页 |
| ·分数阶微积分的几何意义和物理意义 | 第78-80页 |
| ·将分数阶微积分引入图像修复领域的可行性 | 第80-82页 |
| ·FTDII 模型 | 第82-87页 |
| ·模型的提出 | 第82-83页 |
| ·模型对应的 Euler-Lagrange 方程 | 第83-86页 |
| ·模型的分析 | 第86-87页 |
| ·FTDII 模型的数值实现 | 第87-90页 |
| ·数值实验及分析 | 第90-97页 |
| ·无噪情况(ModelⅠ) | 第92-95页 |
| ·有噪情况(ModelⅡ) | 第95-97页 |
| ·本章小结 | 第97-99页 |
| 第五章 基于一种改进的非局部结构张量(NOFST)的纹理修复算法 | 第99-121页 |
| ·引言 | 第99-100页 |
| ·非局部滤波方法 | 第100-102页 |
| ·改进的非局部结构张量(NOFST) | 第102-110页 |
| ·分数阶结构张量 | 第102页 |
| ·更正分数阶结构张量的采样率 | 第102-106页 |
| ·非局部滤波 | 第106-110页 |
| ·基于 NOFST 的纹理修复算法 | 第110-112页 |
| ·将 NOFST 插入 PDE 中 | 第110页 |
| ·修复算法的数值实现 | 第110-112页 |
| ·数值实验及分析 | 第112-119页 |
| ·参数的选择 | 第113-114页 |
| ·实验结果及比较 | 第114-119页 |
| ·本章小节 | 第119-121页 |
| 第六章 结构测度约束下基于加权分形的数字图像修复算法 | 第121-137页 |
| ·引言 | 第121-122页 |
| ·分形基本原理 | 第122-124页 |
| ·分形简介 | 第122-123页 |
| ·将加权分形仿射变换引入图像修复领域 | 第123-124页 |
| ·结构测度约束下基于加权分形的图像修复算法 | 第124-130页 |
| ·建立码本并计算优先值 | 第124-126页 |
| ·计算各向异性结构张量和局部结构测度 | 第126-127页 |
| ·构造归一化权系数 | 第127页 |
| ·亮度变换 | 第127-129页 |
| ·计算最佳估计块 | 第129页 |
| ·填充并更新 | 第129-130页 |
| ·数值实验及分析 | 第130-136页 |
| ·划痕\文本移除的实验和对比 | 第130-133页 |
| ·物体移除的实验和对比 | 第133-134页 |
| ·修复效率的对比 | 第134-136页 |
| ·本章小结 | 第136-137页 |
| 第七章 总结与展望 | 第137-141页 |
| ·总结 | 第137-139页 |
| ·展望 | 第139-141页 |
| 致谢 | 第141-143页 |
| 参考文献 | 第143-157页 |
| 作者攻读博士学位期间的研究成果 | 第157-159页 |
