图像降晰参数估计和复原方法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 1 绪论 | 第11-15页 |
| ·图像复原技术的研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文所作的工作 | 第12-15页 |
| 2 传统的图像复原方法 | 第15-31页 |
| ·图像的退化 | 第15页 |
| ·图像退化的数学模型 | 第15-17页 |
| ·图像复原方法介绍 | 第17-31页 |
| ·无约束复原 | 第17-18页 |
| ·有约束图像复原 | 第18-19页 |
| ·功率谱均衡复原 | 第19页 |
| ·有约束最小平方复原 | 第19-20页 |
| ·维纳滤波复原 | 第20-21页 |
| ·非线性复原方法 | 第21页 |
| ·最大后验复原 | 第21页 |
| ·最大熵复原 | 第21-22页 |
| ·σ- CLEAN 法 | 第22页 |
| ·迭代盲解卷积法 | 第22-23页 |
| ·几何均值滤波 | 第23-24页 |
| ·几何变换 | 第24-26页 |
| ·空间变化降晰图像的复原 | 第26-31页 |
| 3 降晰系统的估计和改善复原质量的方法 | 第31-41页 |
| ·图像噪声的分类 | 第31页 |
| ·一些重要噪声的概率密度函数 | 第31-32页 |
| ·噪声参数的估计 | 第32-34页 |
| ·金字塔法 | 第33页 |
| ·预滤波 | 第33-34页 |
| ·去除噪声的方法 | 第34页 |
| ·点扩展函数的确定 | 第34-38页 |
| ·图像观察估计法 | 第35页 |
| ·实验估计法 | 第35页 |
| ·模型估计法 | 第35-38页 |
| ·复原图像的伪像消除 | 第38-41页 |
| 4. 图像质量的评价 | 第41-53页 |
| ·主观评价 | 第42页 |
| ·客观评价方法 | 第42-46页 |
| ·图像信噪比法 | 第42-43页 |
| ·高频分量法 | 第43页 |
| ·平均阈值算法 | 第43-44页 |
| ·自动阈值算法 | 第44页 |
| ·判断分析算法 | 第44-45页 |
| ·梯度算子 | 第45页 |
| ·罗伯特差分算子 | 第45-46页 |
| ·拉普拉斯(Laplacian)算子 | 第46页 |
| ·本文提出的基于梯度的清晰度评价函数 | 第46-52页 |
| ·梯度模型的分析 | 第47-49页 |
| ·梯度模型的构造 | 第49页 |
| ·实验结果及其分析 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 复原图像质量评价及降晰系统参数估计 | 第53-73页 |
| ·传统的图像清晰度评价方法 | 第53页 |
| ·复原图像的质量评价函数 | 第53-59页 |
| ·对复原图像质量的分析 | 第54-55页 |
| ·图像复原质量的判别模型 | 第55-56页 |
| ·实验及其结果分析 | 第56-59页 |
| ·模糊系统的参数辨识 | 第59-71页 |
| ·参数估计算法的设计流程 | 第59页 |
| ·试验及试验结果 | 第59-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 6 一种新的受限制自适应复原方法 | 第73-81页 |
| ·受限制自适应复原方法 | 第73-75页 |
| ·改进的受限制自适应复原方法 | 第75-79页 |
| ·本章小结 | 第79-81页 |
| 7 总结与展望 | 第81-83页 |
| 工作总结 | 第81-82页 |
| 工作展望 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-87页 |
| 附录 | 第87页 |
