基于非局部约束和样例学习的图像复原

摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章 绪论	第9-13页
·研究背景与意义	第9页
·图像复原的研究现状	第9-11页
·课题主要研究工作	第11-13页
第二章 图像复原理论基础	第13-27页
·图像的退化理论	第13-18页
·图像的退化模型	第13-16页
·常见的退化函数	第16-17页
·噪声模型	第17-18页
·图像的复原理论	第18-23页
·图像的复原模型	第18-19页
·常见的复原方法	第19-23页
·图像复原结果的评价标准	第23-27页
·客观评价指标	第23-25页
·主观评价准则	第25-27页
第三章 基于非局部约束的全变分图像复原	第27-41页
·全变分图像复原模型	第28-30页
·非局部约束的全变分图像复原	第30-33页
·仿真实验	第33-39页
·实验条件	第33-34页
·实验结果及分析	第34-39页
·本章小结	第39-41页
第四章 基于改进权值的非局部约束的全变分图像复原	第41-55页
·非局部均值滤波中权值取法的改进	第41-47页
·改进权值的非局部约束的全变分图像复原	第47-48页
·仿真实验	第48-53页
·实验条件	第48页
·实验结果及分析	第48-53页
·本章小结	第53-55页
第五章 基于样例学习的图像复原	第55-77页
·基于样例学习的图像超分辨重建模型	第56-57页
·基于样例学习的图像复原	第57-64页
·三图像块集的复原模型	第58-60页
·多级聚类方法	第60-62页
·算法总结	第62-64页
·仿真实验	第64-75页
·实验条件	第64-66页
·实验结果及分析	第66-75页
·本章小结	第75-77页
第六章 总结与展望	第77-79页
致谢	第79-81页
参考文献	第81-89页
攻读硕士期间取得的学术成果	第89-91页
攻读硕士期间参与的主要科研项目	第91页