| 论文摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-7页 |
| 第1章 引言 | 第7-11页 |
| ·图像复原算法的研究意义 | 第7-8页 |
| ·盲图像复原方法的现状和发展趋势 | 第8-10页 |
| ·本文的主要工作与内容安排 | 第10-11页 |
| 第2章 图像复原的基本理论 | 第11-25页 |
| ·图像复原的基本概念 | 第11-12页 |
| ·图像退化模型 | 第12-14页 |
| ·反卷积的病态问题 | 第14-17页 |
| ·图像的复原效果评价 | 第17-18页 |
| ·退化函数的自动分类和辨识 | 第18-24页 |
| ·对数倒频谱的产生 | 第19页 |
| ·PSF 的分类 | 第19-23页 |
| ·傅立叶－梅林描述子的定义 | 第21-22页 |
| ·傅立叶－梅林描述子用于退化函数分类 | 第22-23页 |
| ·PSF 的参数辨识 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 经典图像复原方法 | 第25-31页 |
| ·维纳滤波恢复 | 第25-26页 |
| ·约束最小二乘滤波恢复 | 第26-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 图像复原的特殊情况－降噪 | 第31-47页 |
| ·预备知识-小波变换和多分辨分析 | 第32-38页 |
| ·小波简介 | 第32-33页 |
| ·多分辨分析简介 | 第33页 |
| ·小波变换和多分辨分析的基本理论 | 第33-38页 |
| ·利用均值漂移算法和自适应方向窗的小波域双重局部维纳滤波 | 第38-44页 |
| ·使用椭圆方向窗的局部维纳滤波 | 第39-40页 |
| ·Mean Shift 算法 | 第40-42页 |
| ·利用均值漂移算法和自适应方向窗的小波域双重局部维纳滤波 | 第42-43页 |
| ·实验结果 | 第43-44页 |
| ·融合降噪的图像复原 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第5章 全变分自适应盲复原算法 | 第47-64页 |
| ·图像处理中的变分模型 | 第47-51页 |
| ·偏微分方程的定义 | 第47页 |
| ·典型的数学物理方程 | 第47-48页 |
| ·图像复原中变分的基本概念 | 第48-49页 |
| ·图像复原中的变分模型 | 第49-51页 |
| ·自适应全变分盲复原算法 | 第51-63页 |
| ·联合使用小波降噪的全变分盲复原算法 | 第51-53页 |
| ·参数自适应的全变分盲复原算法 | 第53-55页 |
| ·参数自适应全变分盲复原算法的试验结果 | 第55-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 基于多分辨和全变分的多帧盲复原算法 | 第64-75页 |
| ·引言 | 第64-65页 |
| ·基于多分辨和全变分的多帧自适应盲复原算法 | 第65-75页 |
| ·图像模型 | 第65-66页 |
| ·算法的流程 | 第66页 |
| ·基于 Poisson 分布的多帧最大似然估计解卷积 | 第66-68页 |
| ·试验结果 | 第68-75页 |
| 第7章 总结和展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 发表文章目录 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
