图像形态特征修复算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景、目的与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·图像形态特征的修复方法 | 第10-12页 |
| ·图像纹理合成的修复方法 | 第12-13页 |
| ·本文研究工作 | 第13-14页 |
| 第2章 数字图像修复基础 | 第14-19页 |
| ·数字图像的基本概念 | 第14-15页 |
| ·数字图像修复模型的建立 | 第15-16页 |
| ·数字图像修复的基本原则 | 第16-17页 |
| ·数字图像修复的病态性及其评价标准 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 图像形态特征修复典型算法 | 第19-26页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·BSCB 算法 | 第19-21页 |
| ·BSCB 算法模型及原理 | 第19-20页 |
| ·仿真实验及分析 | 第20-21页 |
| ·TV 算法 | 第21-23页 |
| ·TV 算法模型及原理 | 第21-22页 |
| ·TV 算法的数值实现 | 第22-23页 |
| ·仿真实验及分析 | 第23页 |
| ·CDD 算法 | 第23-24页 |
| ·CDD 算法模型及原理 | 第23-24页 |
| ·仿真实验及分析 | 第24页 |
| ·其他修复算法 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第4章 基于区域梯度特性的数字图像修复算法 | 第26-34页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·TV 算法中存在的问题 | 第26-27页 |
| ·区域梯度特性的图像修复算法 | 第27-29页 |
| ·区域梯度的推导 | 第27-28页 |
| ·算法数值实现 | 第28-29页 |
| ·仿真实验及分析 | 第29-33页 |
| ·特殊图像的修复 | 第29-30页 |
| ·真实图像的修复 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第5章 面向数字图像修复的域相似算法 | 第34-43页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·算法概述 | 第34-35页 |
| ·算法的基本思想 | 第34页 |
| ·算法的基本步骤 | 第34-35页 |
| ·域相似图像修复算法 | 第35-39页 |
| ·优先级函数 | 第35-37页 |
| ·相似度函数 | 第37-38页 |
| ·具体实现 | 第38-39页 |
| ·仿真实验以及分析 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第6章 基于稳定场模型的数字图像修复 | 第43-54页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·问题建模以及求解 | 第43-48页 |
| ·稳定场概念 | 第43页 |
| ·图像局部区域的稳定场模型可行性 | 第43-44页 |
| ·图像局部区域的稳定场模型及求解 | 第44-48页 |
| ·稳定场模型的数值实现 | 第48-49页 |
| ·影响范围的选取 | 第48页 |
| ·修复的具体流程 | 第48-49页 |
| ·仿真实验以及分析 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第7章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·总结 | 第54-55页 |
| ·展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录 | 第61页 |
