基于样本的数字图像修复技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-25页 |
| ·图像修复技术简介 | 第12-17页 |
| ·格式塔理论 | 第13-15页 |
| ·图像修复描述 | 第15-16页 |
| ·图像修复病态性质 | 第16页 |
| ·图像修复难点 | 第16-17页 |
| ·图像修复特点 | 第17-18页 |
| ·恢复问题 | 第17页 |
| ·去遮挡问题 | 第17-18页 |
| ·主要方法 | 第18-19页 |
| ·基于样本的图像修复关键技术 | 第19-20页 |
| ·应用前景 | 第20-21页 |
| ·算法性能评价 | 第21-23页 |
| ·主要研究内容和论文结构 | 第23-25页 |
| 第2章 图像修复的研究现状 | 第25-44页 |
| ·基于偏微分和变分的图像修复方法 | 第25-28页 |
| ·BSCB模型 | 第25-27页 |
| ·TV模型和CDD模型 | 第27-28页 |
| ·基于样本的图像修复方法 | 第28-37页 |
| ·马尔科夫随机场 | 第29页 |
| ·Efros-Leung算法 | 第29-30页 |
| ·Bertalmio分层修复算法 | 第30页 |
| ·Criminisi算法 | 第30-33页 |
| ·Wong算法 | 第33-34页 |
| ·Xu算法 | 第34-37页 |
| ·基于全局优化的图像修复方法 | 第37-43页 |
| ·交互式的修复算法 | 第37-39页 |
| ·Komodakis修复算法 | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第3章 基于局部平均灰度熵的快速图像修复方法 | 第44-56页 |
| ·引言 | 第44-45页 |
| ·熵函数 | 第45-46页 |
| ·局部平均灰度熵 | 第46-47页 |
| ·无缝处理 | 第47-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-55页 |
| ·性能比较 | 第49-51页 |
| ·实验结果 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 基于色差分析和特征统计的图像修复方法 | 第56-74页 |
| ·引言 | 第56-58页 |
| ·基于等照度线的修复优先权 | 第58-59页 |
| ·基于距离统计的修复优先权 | 第59-63页 |
| ·基于距离统计的修复优先权 | 第59-60页 |
| ·实验结果与分析 | 第60-63页 |
| ·基于相似性统计的修复优先权 | 第63-72页 |
| ·基于相似性统计的修复优先权 | 第64页 |
| ·与经典方法的比较 | 第64-66页 |
| ·实验结果与分析 | 第66-72页 |
| ·本章小结 | 第72-74页 |
| 第5章 基于动态加权匹配的图像修复方法 | 第74-94页 |
| ·引言 | 第74页 |
| ·基于加权匹配的图像修复 | 第74-80页 |
| ·扩大样本空间 | 第74-75页 |
| ·确定边缘块集合 | 第75-77页 |
| ·最佳匹配块 | 第77-79页 |
| ·求解加权系数 | 第79-80页 |
| ·重要参数的讨论与分析 | 第80-83页 |
| ·旋转和计算代价 | 第80-81页 |
| ·近似估计集元素数目 | 第81-82页 |
| ·约束项权重 | 第82-83页 |
| ·实验结果与分析 | 第83-93页 |
| ·修复算法Iso_Linear的结果与分析 | 第85页 |
| ·修复算法Var_Linear的结果与分析 | 第85-92页 |
| ·算法性能比较与分析 | 第92-93页 |
| ·本章小结 | 第93-94页 |
| 第6章 基于置信传播的图像修复方法 | 第94-105页 |
| ·引言 | 第94页 |
| ·置信传播 | 第94-96页 |
| ·基于置信传播的修复 | 第96-101页 |
| ·能量项权重的改进 | 第96-99页 |
| ·相似性准则的改进 | 第99-101页 |
| ·实验结果与分析 | 第101-104页 |
| ·本章小结 | 第104-105页 |
| 第7章 结论与展望 | 第105-109页 |
| ·主要工作和结论 | 第105-106页 |
| ·进一步的工作 | 第106-109页 |
| 参考文献 | 第109-122页 |
| 致谢 | 第122-124页 |
| 附录一 作者在攻读博士学位期间发表的论文 | 第124页 |
