基于正则约束的运动模糊图像盲复原研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第11-16页 |
| 1.1.1 图像处理技术分类简介 | 第11-12页 |
| 1.1.2 模糊图像产生的原因 | 第12-13页 |
| 1.1.3 几种典型的模糊图像类型 | 第13-15页 |
| 1.1.4 图像去模糊应用前景 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-20页 |
| 1.2.1 图像非盲去模糊 | 第17页 |
| 1.2.2 图像盲去模糊 | 第17-18页 |
| 1.2.3 从复原方法角度分类 | 第18-19页 |
| 1.2.4 消除运动模糊的五种补偿方法 | 第19-20页 |
| 1.3 论文组织与结构 | 第20-21页 |
| 第2章 模糊图像复原理论与框架 | 第21-33页 |
| 2.1 傅里叶变换 | 第21-23页 |
| 2.2 图像退化模型 | 第23-30页 |
| 2.2.1 退化现象的物理模型 | 第23-24页 |
| 2.2.2 连续退化模型 | 第24-26页 |
| 2.2.3 离散退化模型 | 第26-28页 |
| 2.2.4 循环矩阵对角化 | 第28-30页 |
| 2.3 图像盲复原的不适定性 | 第30-32页 |
| 2.4 去模糊处理的流程框架 | 第32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于标准稀疏先验的模糊图像PSF估计 | 第33-51页 |
| 3.1 带噪模糊图像的预处理 | 第33-38页 |
| 3.1.1 基于双边滤波器的图像边缘保持 | 第33-36页 |
| 3.1.2 基于冲击滤波器的图像边缘增强 | 第36-38页 |
| 3.2 图像先验知识 | 第38-43页 |
| 3.2.1 自然图像先验知识 | 第39-40页 |
| 3.2.2 模糊核先验知识 | 第40-41页 |
| 3.2.3 标准化稀疏先验 | 第41-43页 |
| 3.3 标准化稀疏先验的模糊核估计 | 第43-45页 |
| 3.3.1 未知清晰图像高频x的更新 | 第44页 |
| 3.3.2 模糊核k的更新 | 第44-45页 |
| 3.3.3 多尺度模糊核估计 | 第45页 |
| 3.4 模糊核估计实验及分析 | 第45-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 基于超拉普拉斯的图像非盲复原 | 第51-59页 |
| 4.1 常见的图像去卷积方法 | 第51-53页 |
| 4.1.1 逆滤波 | 第51页 |
| 4.1.2 维纳滤波 | 第51-52页 |
| 4.1.3 正则滤波 | 第52-53页 |
| 4.1.4 L-R算法 | 第53页 |
| 4.2 基于超拉普拉斯先验的快速去卷积 | 第53-56页 |
| 4.2.1 超拉普拉斯拟合 | 第53-54页 |
| 4.2.2 快速去卷积算法 | 第54-56页 |
| 4.3 去卷积实验结果与分析 | 第56-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 基于马氏距离的运动模糊图像质量评价 | 第59-71页 |
| 5.1 图像质量主观评价方法 | 第59-61页 |
| 5.1.1 主观评价的几种方法 | 第59-61页 |
| 5.1.2 主观评价方法的优缺点 | 第61页 |
| 5.2 图像质量客观评价方法 | 第61-63页 |
| 5.2.1 客观评价方法的基本要求 | 第61-62页 |
| 5.2.2 经典的图像质量客观评价方法 | 第62页 |
| 5.2.3 经典图像质量客观评价方法存在的问题 | 第62-63页 |
| 5.3 基于小波分解的马氏距离法客观评价方法 | 第63-70页 |
| 5.3.0 小波变换 | 第63-65页 |
| 5.3.1 马哈尔诺比斯距离 | 第65-66页 |
| 5.3.2 图像质量评价算法改进 | 第66-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 结束语 | 第71-73页 |
| 6.1 总结 | 第71页 |
| 6.2 展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
