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基于非局部思想的图像复原

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第1章 绪论第9-16页
    1.1 图像复原的研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
        1.2.1 基于正则化的图像复原方法第10页
        1.2.2 基于偏微分方程(PDE)的图像复原方法第10-11页
        1.2.3 基于滤波的图像复原方法及其它方法第11-12页
    1.3 图像复原质量的评价方法第12-14页
        1.3.1 均方误差(MSE)第13页
        1.3.2 信噪比(SNR)第13页
        1.3.3 峰值信噪比(PSNR)第13页
        1.3.4 改进的信噪比(ISNR)第13-14页
        1.3.5 结构相似性指数度量标准(SSIM)第14页
    1.4 论文的研究内容及章节安排第14-16页
第2章 图像复原基本知识第16-29页
    2.1 图像退化的一般模型第16页
    2.2 常见的模糊函数第16-20页
        2.2.1 运动模糊第17-18页
        2.2.2 高斯模糊第18页
        2.2.3 均匀散焦模糊第18-19页
        2.2.4 均匀模糊第19-20页
    2.3 常见的噪声函数第20-24页
        2.3.1 均匀分布噪声第21页
        2.3.2 脉冲(椒盐)噪声第21-23页
        2.3.3 指数分布噪声第23页
        2.3.4 高斯噪声第23-24页
    2.4 经典的图像复原方法第24-28页
        2.4.1 直接逆滤波第24-26页
        2.4.2 维纳滤波第26-27页
        2.4.3 Lucy-Richardson滤波第27-28页
    2.5 本章小结第28-29页
第3章 基于非局部的图像复原方方法第29-39页
    3.1 非局部方法基础知识第29-30页
    3.2 矩阵的分解理论第30-33页
        3.2.1 矩阵的二对角分解第30-32页
        3.2.2 矩阵的SVD分解第32-33页
    3.3 基于非局部的图像复原方法第33-38页
    3.4 本章小结第38-39页
第4章 实验仿真及结果对比第39-45页
第5章 总结与展望第45-46页
参考文献第46-51页
致谢第51页

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