| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·图像恢复技术的国内外研究现状,发展动态 | 第10-13页 |
| ·基于全变差图像恢复模型的研究现状 | 第10-12页 |
| ·基于小波稀疏表示的图像恢复研究现状 | 第12-13页 |
| ·凸优化 | 第13-14页 |
| ·正则化 | 第14-16页 |
| ·研究内容 | 第16页 |
| ·论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 基于稀疏正则化的图像恢复算法 | 第17-36页 |
| ·压缩感知理论 | 第17-20页 |
| ·稀疏字典 | 第20-22页 |
| ·显式字典 | 第21页 |
| ·隐式字典 | 第21-22页 |
| ·基于小波阈值的图像恢复算法 | 第22-26页 |
| ·图像恢复的正则化模型 | 第24页 |
| ·阈值确定 | 第24-26页 |
| ·快速小波迭代硬阂值算法和动态阈值 | 第26-30页 |
| ·小波稀疏正则化 | 第26-27页 |
| ·快速迭代收缩阈值算法(FISTA) | 第27-28页 |
| ·快速迭代收缩阈值算法(FISTA)在图像修复中的应用 | 第28-29页 |
| ·动态阂值 | 第29-30页 |
| ·实验与分析 | 第30-35页 |
| ·图像恢复算法的评判标准 | 第30-31页 |
| ·快速迭代硬阈值算法实验结果及分析 | 第31-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于全变差正则化的图像恢复算法 | 第36-53页 |
| ·全变差(TV)正则化 | 第36-39页 |
| ·全变差模型的快速梯度求解算法 | 第39-41页 |
| ·邻近分裂法 | 第41-43页 |
| ·用变步长的快速算法求解全变差正则化模型 | 第43-44页 |
| ·基于全变差正则化的图像恢复算法实验结果及分析 | 第44-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |