| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-30页 |
| 1.1 课题研究背景、目的及意义 | 第12-15页 |
| 1.2 国内外研究现状概述 | 第15-27页 |
| 1.2.1 多光谱成像技术的发展概述 | 第15-18页 |
| 1.2.2 数字图像修复技术概述 | 第18-27页 |
| 1.3 论文研究的主要内容 | 第27-30页 |
| 第二章 多光谱图像颜色再现理论与质量评价基础 | 第30-47页 |
| 2.1 光与颜色的光谱表征 | 第30-35页 |
| 2.1.1 光源与标准照明体 | 第30-33页 |
| 2.1.2 物体颜色的光谱特性 | 第33-35页 |
| 2.2 CIE标准色度系统与均匀颜色空间 | 第35-39页 |
| 2.3 同色异谱 | 第39-41页 |
| 2.4 多光谱颜色再现理论及颜色复制技术 | 第41-43页 |
| 2.5 光谱相似度评价 | 第43-46页 |
| 本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 图像数字修复基本方法及多光谱艺术品数字修复理论框架 | 第47-68页 |
| 3.1 基于图像结构的图像修复技术 | 第47-54页 |
| 3.1.1 BSCB修复模型 | 第47-49页 |
| 3.1.2 TV修复模型 | 第49-53页 |
| 3.1.3 CDD修复模型 | 第53-54页 |
| 3.2 基于图像纹理的图像修复技术 | 第54-59页 |
| 3.3 基于图像分解的图像修复技术 | 第59-62页 |
| 3.4 多光谱绘画艺术品图像数字修复理论框架 | 第62-65页 |
| 3.5 基于光谱的绘画艺术品数字图像修复质量评价 | 第65-67页 |
| 本章小结 | 第67-68页 |
| 第四章 多光谱图像光谱反射率重构方法 | 第68-86页 |
| 4.1 多通道成像系统成像模型 | 第69-70页 |
| 4.2 多光谱重构方法 | 第70-74页 |
| 4.2.1 伪逆法重构光谱 | 第70页 |
| 4.2.2 维纳估计法重构光谱 | 第70-71页 |
| 4.2.3 基函数法重构光谱 | 第71页 |
| 4.2.4 R矩阵法重构光谱 | 第71-73页 |
| 4.2.5 多项式回归法重构光谱 | 第73-74页 |
| 4.3 基于主成份的多项式回归法光谱重构 | 第74-84页 |
| 本章小结 | 第84-86页 |
| 第五章 基于相似性优选的训练样本选择 | 第86-112页 |
| 5.1 训练样本选择方法概述 | 第88-94页 |
| 5.1.1 Hardeberg选择方法 | 第88-89页 |
| 5.1.2 Cheung & Westland选择方法 | 第89-93页 |
| 5.1.3 Mohammadi选择方法 | 第93-94页 |
| 5.2 基于相似性优选的训练样本选择方法 | 第94-97页 |
| 5.3 实验及结果分析 | 第97-110页 |
| 5.3.1 相似性优选样本集的优选方法 | 第98-100页 |
| 5.3.2 结果与分析 | 第100-110页 |
| 本章小结 | 第110-112页 |
| 第六章 多光谱彩色图像数字修复方法研究 | 第112-138页 |
| 6.1 基于通道去相关性的彩色图像修复方法 | 第113-125页 |
| 6.1.1 基于结构的彩色图像修复方法及评价 | 第113-119页 |
| 6.1.2 基于样本块填充的彩色图像修复方法及评价 | 第119-123页 |
| 6.1.3 基于图像分解的改进修复方法及评价 | 第123-125页 |
| 6.2 基于多光谱的绘画艺术品图像修复方法 | 第125-136页 |
| 6.2.1 基于多光谱的绘画艺术品图像获取、配准及光谱重构 | 第126-133页 |
| 6.2.2 面向绘画艺术品复制的多光谱图像修复方法及修复质量评价 | 第133-136页 |
| 本章小结 | 第136-138页 |
| 结论与展望 | 第138-142页 |
| 1 结论 | 第138-140页 |
| 2 主要创新点 | 第140页 |
| 3 展望 | 第140-142页 |
| 参考文献 | 第142-152页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第152-153页 |
| 致谢 | 第153-154页 |
| 附件 | 第154页 |
