基于样本块的图像修复算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 数字图像修复研究现状 | 第10-14页 |
| 1.3 论文框架 | 第14-16页 |
| 第2章 样本块图像修复模型分析 | 第16-23页 |
| 2.1 样本块图像修复基本模型 | 第16-17页 |
| 2.2 Criminsi图像修复算法 | 第17-22页 |
| 2.2.1 优先权计算函数 | 第17-18页 |
| 2.2.2 相似性度量函数 | 第18-19页 |
| 2.2.3 置信度更新函数 | 第19-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 改进置信度及匹配准则的图像修复算法 | 第23-38页 |
| 3.1 Census变换 | 第23-26页 |
| 3.2 相似性度量函数的改进 | 第26-28页 |
| 3.2.1 Census匹配代价的改进 | 第26-28页 |
| 3.2.2 最优匹配块的搜索 | 第28页 |
| 3.3 置信度更新函数的改进 | 第28-30页 |
| 3.3.1 两种置信度函数间的比较 | 第28-30页 |
| 3.3.2 置信度更新 | 第30页 |
| 3.4 算法基本原理及流程 | 第30-32页 |
| 3.5 算法仿真实验结果与分析 | 第32-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于多尺度的图像修复算法 | 第38-56页 |
| 4.1 WGIF滤波算法 | 第38-41页 |
| 4.2 基于图像结构的优先权计算函数 | 第41-44页 |
| 4.2.1 图像结构信息 | 第41-43页 |
| 4.2.2 基于结构的优先权计算函数 | 第43-44页 |
| 4.3 图像金字塔 | 第44-48页 |
| 4.3.1 多分辨率处理背景 | 第44-45页 |
| 4.3.2 高斯金字塔 | 第45-46页 |
| 4.3.3 WGIF滤波多尺度分解 | 第46-48页 |
| 4.4 算法基本原理与流程图 | 第48-51页 |
| 4.5 实验仿真结果及分析 | 第51-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 总结与展望 | 第56-59页 |
| 5.1 论文总结 | 第56-57页 |
| 5.2 展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 发表论文及专利情况说明 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
