首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

单幅运动模糊图像复原技术研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 研究的目的和意义第10-11页
    1.2 运动模糊图像的参数鉴别方法研究现状第11-15页
        1.2.1 基于线性运动模型的模糊图像参数鉴别方法第11-13页
        1.2.2 基于图像梯度域的模糊参数鉴别方法第13-15页
    1.3 图像反卷积技术研究现状第15页
    1.4 论文的主要内容第15-17页
第2章 运动模糊图像复原的理论基础第17-25页
    2.1 数字图像退化与复原系统的数学模型第17-18页
    2.2 图像运动模糊化的机理第18-20页
        2.2.1 匀速线性运动的数学模型第18-19页
        2.2.2 线性运动点扩散函数的模型第19-20页
    2.3 反卷积算法的选择第20-21页
    2.4 图像复原质量的评价第21-24页
        2.4.1 图像清晰度的评价方法第22-23页
        2.4.2 图像模糊度的客观评价方法第23-24页
    2.5 本章小结第24-25页
第3章 基于线性运动模型的模糊参数估计及实现第25-51页
    3.1 基于线性运动的模糊图像的频谱特征第25-27页
    3.2 典型的运动模糊参数鉴别方法及实现第27-34页
        3.2.1 基于功率倒谱的参数鉴别方法第27-28页
        3.2.2 基于Radon变换的方向鉴别方法第28-29页
        3.2.3 基于方向微分的方向鉴别方法第29-31页
        3.2.4 基于微分自相关的尺度鉴别方法第31-34页
    3.3 改进的基于分块Radon变换的运动模糊方向鉴别新方法第34-41页
        3.3.1 Radon变换在运动方向鉴别中存在的实际问题第34-36页
        3.3.2 基于改进的分块Radon变换方向鉴别算法的改进思路第36-39页
        3.3.3 改进算法的方向鉴别实验结果与分析第39-41页
    3.4 运动模糊图像复原实验结果及分析第41-50页
        3.4.1 参数鉴别方法的理论误差分析实验第41-44页
        3.4.2 复原图像预处理实验第44-46页
        3.4.3 运动模糊图像复原实验与质量评价第46-50页
    3.5 本章小结第50-51页
第4章 基于梯度域的图像盲复原算法及其实现第51-59页
    4.1 常见实拍复杂运动模糊图像的频谱特征第51-52页
    4.2 基于梯度域的图像盲复原算法第52-55页
        4.2.1 算法中的两个关键技术第52-53页
        4.2.2 基于梯度域的图像盲复原算法第53-55页
    4.3 基于梯度域的图像盲复原算法实验与质量评价第55-58页
        4.3.1 参数设置对复原结果的影响第55-56页
        4.3.2 图像盲复原实验结果与质量评价第56-58页
    4.4 本章小结第58-59页
结论第59-60页
参考文献第60-64页
攻读学位期间发表的学术论文第64-65页
致谢第65页

论文共65页,点击 下载论文
上一篇:基于WinCE车载系统的软件设计与实现
下一篇:无线传感器网络节点定位算法研究