| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 数字图像处理的研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 数字图像处理的研究内容和研究现状 | 第14-22页 |
| 1.2.1 数字图像处理的研究内容 | 第14-18页 |
| 1.2.2 数字图像处理的研究现状 | 第18-22页 |
| 1.3 论文内容安排 | 第22-25页 |
| 第2章 数字图像处理的数学基础 | 第25-41页 |
| 2.1 算子及泛函基础 | 第25-32页 |
| 2.2 变分法及最优化基础 | 第32-40页 |
| 2.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 正则化法 | 第41-49页 |
| 3.1 引言 | 第41-42页 |
| 3.2 Tikhonov正则化 | 第42页 |
| 3.3 TV正则化 | 第42-43页 |
| 3.4 梯度L_0模正则化 | 第43-45页 |
| 3.5 数值算例 | 第45-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 加权去噪算法 | 第49-59页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 基于总变分的图像去噪 | 第49-51页 |
| 4.2.1 Dual去噪 | 第50-51页 |
| 4.2.2 Bregman迭代去噪 | 第51页 |
| 4.3 加权去噪 | 第51-54页 |
| 4.3.1 加权去噪算法模型 | 第51-53页 |
| 4.3.2 加权去噪算法的数值结果 | 第53-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-59页 |
| 第5章 基于总有界变分的图像复原 | 第59-79页 |
| 5.1 引言 | 第59-61页 |
| 5.2 运动模糊的数学模型 | 第61页 |
| 5.3 图像复原的滤波算法 | 第61-66页 |
| 5.3.1 非约束复原 | 第61-62页 |
| 5.3.2 逆滤波复原 | 第62-63页 |
| 5.3.3 约束复原 | 第63-66页 |
| 5.4 图像复原的总变分法 | 第66-69页 |
| 5.4.1 总变分复原 | 第66页 |
| 5.4.2 交替方向迭代算法 | 第66-69页 |
| 5.5 图像复原的总有界变分法 | 第69-78页 |
| 5.5.1 变分有界函数空间 | 第69页 |
| 5.5.2 基于总有界变分的分裂Bregman迭代算法 | 第69-70页 |
| 5.5.3 基于总有界变分的交替方向迭代算法 | 第70-78页 |
| 5.6 本章小结 | 第78-79页 |
| 第6章 结论与展望 | 第79-81页 |
| 6.1 本文结论 | 第79-80页 |
| 6.2 展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-89页 |
| 致谢 | 第89-91页 |
| 在读期间发表的学术论文及其他成果 | 第91页 |