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运动图像去模糊算法研究

摘要第3-4页
Abstract第4页
第1章 绪论第7-10页
    1.1 研究背景第7页
    1.2 国内外研究状况第7-8页
    1.3 本文的研究工作和结构安排第8-10页
第2章 运动模糊图像复原理论基础第10-21页
    2.1 运动模糊图像退化一般模型第10-11页
        2.1.1 连续图像函数退化模型第10-11页
        2.1.2 离散图像函数退化模型第11页
    2.2 匀速直线运动模糊图像退化模型第11-13页
    2.3 复原图像的质量评价第13-15页
        2.3.1 主观质量评价方法第13-14页
        2.3.2 客观质量评价方法第14-15页
    2.4 改进的自适应中值滤波去噪法第15-20页
        2.4.1 噪声相关理论第15-16页
        2.4.2 改进的自适应中值滤波第16-20页
    2.5 本章小结第20-21页
第3章 改进的匀速直线运动点扩散函数PSF的估计第21-35页
    3.1 基于二次傅里叶变换和霍夫变换的模糊角度估计第21-26页
        3.1.1 Hough变换第21-22页
        3.1.2 数学形态学处理第22页
        3.1.3 基于傅立叶和霍夫变换的模糊角度估计第22-23页
        3.1.4 基于二次傅立叶变换和霍夫变换的模糊角度估计第23-24页
        3.1.5 仿真对比实验及其结果第24-26页
    3.2 改进的自适应模糊长度估计第26-32页
        3.2.1 频谱竖直投影第26页
        3.2.2 微分自相关第26-27页
        3.2.3 基于频谱竖直投影的模糊长度估计第27-29页
        3.2.4 基于灰度自相关的模糊长度估计第29-30页
        3.2.5 模糊长度估计对比实验及其结果第30-31页
        3.2.6 改进的自适应的模糊长度估计第31-32页
    3.3 点扩散函数的精确估计第32-34页
    3.4 本章小结第34-35页
第4章 基于改进的遗传自适应的维纳滤波图像去模糊算法研究第35-47页
    4.1 维纳滤波算法第35-37页
        4.1.1 维纳滤波原理第35页
        4.1.2 维纳滤波仿真实验分析第35-37页
    4.2 基于改进的遗传自适应的维纳滤波算法第37-39页
        4.2.1 遗传算法第37-38页
        4.2.2 基于改进的遗传自适应的维纳滤波第38-39页
    4.3 含噪声情况下改进的遗传自适应维纳滤波去模糊分析第39-46页
        4.3.1 基于同一模糊核的模拟图像去模糊分析第39-42页
        4.3.2 基于不同模糊核的模拟图像去模糊分析第42-43页
        4.3.3 基于实拍模糊图像的去模糊分析第43-46页
    4.4 本章小结第46-47页
第5章 基于自适应中值滤波的RL图像去模糊算法研究第47-55页
    5.1 RL算法第47页
    5.2 RL算法去模糊仿真实验分析第47-50页
        5.2.1 无噪声情况下RL算法第47-48页
        5.2.2 含噪声情况下RL算法第48-49页
        5.2.3 基于改进的自适应中值滤波的RL算法第49-50页
    5.3 本文两种改进的去模糊算法对比实验分析第50-54页
        5.3.1 无噪声下两种改进方法实拍图像去模糊第50-52页
        5.3.2 含噪声下两种改进方法实拍图像去模糊第52-54页
    5.4 本章小结第54-55页
第6章 基于Matlab GUI的运动图像去模糊系统设计第55-59页
    6.1 基本设计原理第55页
    6.2 主要步骤和模块设计第55页
    6.3 系统设计各模块的实现第55-58页
        6.3.1 窗口界面的实现第55-56页
        6.3.2 各模块设计第56-58页
    6.4 本章小结第58-59页
第7章 总结与展望第59-61页
    7.1 论文的工作总结第59页
    7.2 论文的创新点第59-60页
    7.3 展望第60-61页
参考文献第61-64页
攻读硕士期间的学术成果第64-65页
致谢第65-66页

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