基于稀疏先验的二值图像盲复原算法的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 非盲图像复原 | 第14-16页 |
| 1.2.2 盲图像复原 | 第16-17页 |
| 1.3 本文的主要研究工作 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的内容安排 | 第18-19页 |
| 第二章 图像复原理论基础 | 第19-29页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 图像退化模型 | 第19-20页 |
| 2.3 图像复原模型 | 第20-23页 |
| 2.4 图像复原算法 | 第23-26页 |
| 2.4.1 Lucy-Richardson算法 | 第23-24页 |
| 2.4.2 FTVd算法 | 第24-26页 |
| 2.5 图像复原质量评估方法 | 第26-28页 |
| 2.5.1 主观图像复原评价方法 | 第26-27页 |
| 2.5.2 客观图像复原评价方法 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 模糊核函数估计 | 第29-42页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 模糊核函数的类型 | 第29-30页 |
| 3.3 模糊核函数估计 | 第30-36页 |
| 3.3.1 散焦模糊核函数 | 第30-31页 |
| 3.3.2 运动模糊核函数 | 第31页 |
| 3.3.3 高斯糊核函数 | 第31-34页 |
| 3.3.4 基于迭代的核函数估计 | 第34-36页 |
| 3.3.5 基于核分解的核函数估计 | 第36页 |
| 3.4 实验与分析 | 第36-40页 |
| 3.4.1 模糊核估计评价指标 | 第36-37页 |
| 3.4.2 实验结果分析 | 第37-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 基于迭代的二值图像盲复原建模 | 第42-52页 |
| 4.1 引言 | 第42-43页 |
| 4.2 基于自然图像梯度分布的图像复原模型 | 第43-45页 |
| 4.3 基于稀疏表示的图像复原算法 | 第45-47页 |
| 4.4 盲图像复原目标函数建模 | 第47-50页 |
| 4.4.1 二值先验 | 第47-48页 |
| 4.4.2 L_0范数 | 第48页 |
| 4.4.3 盲图像复原算法 | 第48-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 盲复原模型目标函数优化求解 | 第52-64页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 交替最小化求解 | 第52-56页 |
| 5.3 实验分析与比较 | 第56-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第72页 |
