| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第12-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第16页 |
| 1.2 研究现状和发展趋势 | 第16-19页 |
| 1.3 研究的技术难点 | 第19页 |
| 1.4 本文主要工作和内容安排 | 第19-22页 |
| 第二章 去模糊基本理论 | 第22-30页 |
| 2.1 模糊图像形成原因以及模型 | 第22-23页 |
| 2.1.1 模糊图像成因以及模糊种类 | 第22-23页 |
| 2.1.2 模糊图像的退化模型 | 第23页 |
| 2.2 贝叶斯理论在去模糊中的应用 | 第23-25页 |
| 2.3 经典复原算法及其实验结果 | 第25-29页 |
| 2.3.1 维纳滤波法 | 第25-26页 |
| 2.3.2 RichardsonLucy-(RL)图像复原算法 | 第26-28页 |
| 2.3.3 基于先验知识的去模糊模型 | 第28-29页 |
| 2.4 振铃效应 | 第29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于暗通道二次稀疏混合先验去模糊 | 第30-60页 |
| 3.1 模糊确认和运动模糊图像的判定 | 第30-37页 |
| 3.1.1 模糊图像的确认 | 第30-33页 |
| 3.1.2 运动模糊图像的判定 | 第33-37页 |
| 3.2 基于暗通道的图像稀疏先验 | 第37-45页 |
| 3.2.1 暗通道以及二次稀疏性 | 第37-43页 |
| 3.2.2 先验约束与规则化范数 | 第43-45页 |
| 3.3 二次稀疏混合先验去模糊 | 第45-51页 |
| 3.3.1 迭代更新清晰图像 | 第46-48页 |
| 3.3.2 迭代更新模糊核 | 第48页 |
| 3.3.3 非盲去模糊获取清晰图像 | 第48-51页 |
| 3.4 实验结果及对比 | 第51-59页 |
| 3.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第四章 基于自适应中值与导向滤波相结合去模糊 | 第60-72页 |
| 4.1 图像噪声对去模糊算法的影响 | 第60-61页 |
| 4.2 自适应中值与导向滤波器相结合去模糊 | 第61-68页 |
| 4.2.1 自适应中值与导向滤波预处理 | 第61-64页 |
| 4.2.2 盲去模糊估计模糊核 | 第64-66页 |
| 4.2.3 非盲去模糊获取清晰图像 | 第66-68页 |
| 4.3 实验结果及对比 | 第68-71页 |
| 4.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 图像质量评价 | 第72-80页 |
| 5.1 经典图像质量评价方法 | 第72-75页 |
| 5.1.1 主观图像质量评价 | 第72-73页 |
| 5.1.2 客观图像质量评价 | 第73-75页 |
| 5.2 基于图像边缘保真度的图像质量评价 | 第75-78页 |
| 5.3 本章小结 | 第78-80页 |
| 第六章 结束语 | 第80-82页 |
| 6.1 总结 | 第80页 |
| 6.2 展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 作者简介 | 第88-89页 |