| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-21页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-16页 |
| ·数字图像处理技术在图像特技制作中的应用 | 第11-13页 |
| ·图像修复技术的发展与应用前景 | 第13-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-18页 |
| ·基于非纹理结构的修复方法 | 第16-17页 |
| ·基于纹理结构的修复方法 | 第17-18页 |
| ·本文的工作难点与创新点 | 第18-19页 |
| ·论文的组织结构 | 第19-21页 |
| 2 基于偏微分方程的图像修复理论 | 第21-29页 |
| ·基于整体变分(TV)模型的图像修复方法 | 第21-23页 |
| ·基于Mum ford-Shah模型的图像修复方法 | 第23-24页 |
| ·基于径向基函数的图像修复方法及其实现 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 3 基于纹理合成的图像修复理论 | 第29-45页 |
| ·基础理论知识 | 第29-38页 |
| ·图像的纹理与结构特征 | 第29-33页 |
| ·纹理合成技术 | 第33-38页 |
| ·几种基于纹理合成的图像修复算法 | 第38-44页 |
| ·基于图像分解的修复算法 | 第38-39页 |
| ·基于反向遮片的图像修复算法 | 第39-40页 |
| ·基于样例的inpainting算法 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 4 基于样例的inpainting算法改进 | 第45-69页 |
| ·引言 | 第45-47页 |
| ·基于样例的图像修复算法存在的缺点 | 第45-46页 |
| ·对于Criminisi算法的改进思路 | 第46-47页 |
| ·改进的基于样例的图像修复算法 | 第47-63页 |
| ·基于图像区域分割的局部搜索策略 | 第47-53页 |
| ·计算优先权法则的讨论 | 第53-55页 |
| ·最优路径拼接 | 第55-63页 |
| ·实验结果与分析 | 第63-67页 |
| ·与原算法结果对比 | 第63-66页 |
| ·图像修复应用实例 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 5 基于图像处理的图像特技制作系统 | 第69-85页 |
| ·系统简介 | 第69-70页 |
| ·目标物的提取模块 | 第70-74页 |
| ·用户的操作设计 | 第71-73页 |
| ·抠像算法 | 第73-74页 |
| ·图像大区域修补模块 | 第74-76页 |
| ·图像合成模块 | 第76-81页 |
| ·用户的操作设计 | 第76-78页 |
| ·合成的算法 | 第78-81页 |
| ·系统结果演示 | 第81-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 6 总结与展望 | 第85-87页 |
| ·全文工作的回顾与总结 | 第85-86页 |
| ·进一步研究工作展望 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-93页 |
| 作者简历 | 第93-97页 |
| 学位论文数据集 | 第97页 |