| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-15页 |
| ·国内外研究的历史和现状 | 第15-19页 |
| ·研究的主要内容 | 第19-21页 |
| ·论文章节安排 | 第21页 |
| 本章小结 | 第21-22页 |
| 第2章 图像处理的变分模型 | 第22-43页 |
| ·变分的基础知识 | 第22-26页 |
| ·变分的数学定义 | 第22-23页 |
| ·图像处理中的有关算子 | 第23-25页 |
| ·变分模型的一般框架 | 第25-26页 |
| ·常用的正则化先验 | 第26-35页 |
| ·基于Sobolev空间的正则化先验 | 第27页 |
| ·基于BV空间的TV正则化先验 | 第27-30页 |
| ·TV正则化先验的扩展 | 第30-31页 |
| ·马尔可夫先验 | 第31-33页 |
| ·非局部正则化先验 | 第33-35页 |
| ·变分模型常用的数值解法 | 第35-42页 |
| ·最速下降法 | 第35-38页 |
| ·滞后定点迭代法 | 第38-39页 |
| ·迭代重加权范数算法 | 第39-40页 |
| ·分裂Bregman算法 | 第40-42页 |
| 本章小结 | 第42-43页 |
| 第3章 基于黑通道先验的非局部变分去雾方法 | 第43-76页 |
| ·云雾去除方法介绍 | 第43-44页 |
| ·黑通道去雾方法 | 第44-52页 |
| ·黑通道先验 | 第44-47页 |
| ·黑通道先验去雾 | 第47-52页 |
| ·考虑模糊和噪声的变分去雾模型 | 第52-59页 |
| ·退化模型 | 第52-53页 |
| ·退化影像预处理 | 第53-55页 |
| ·雾模型参数估计 | 第55页 |
| ·非局部正则化去雾算法 | 第55-57页 |
| ·模型的求解 | 第57-59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-75页 |
| ·实验的设置 | 第59-60页 |
| ·模拟影像实验 | 第60-67页 |
| ·真实影像实验 | 第67-75页 |
| 本章小结 | 第75-76页 |
| 第4章 遥感影像不均匀光的空间自适应变分校正方法 | 第76-107页 |
| ·航空影像亮度不均匀的原因 | 第76-78页 |
| ·影像亮度不均匀光校正的常用方法 | 第78-88页 |
| ·常见的非变分的校正方法 | 第79-85页 |
| ·Kimmel's Retinex变分框架 | 第85-86页 |
| ·感知驱动的亮度不均匀变分校正方法 | 第86-88页 |
| ·空间自适应的不均匀光校正变分模型 | 第88-92页 |
| ·数据一致项和正则化先验项 | 第88-89页 |
| ·空间自适应权重 | 第89页 |
| ·模型的提出和求解 | 第89-92页 |
| ·实验结果与分析 | 第92-106页 |
| ·模拟影像实验 | 第92-101页 |
| ·真实影像实验 | 第101-106页 |
| 本章小结 | 第106-107页 |
| 第5章 Framelet稀疏正则化约束下的变分处理方法 | 第107-121页 |
| ·稀疏正则化先验 | 第107-108页 |
| ·基于综合(synthesis-based)的稀疏正则化先验 | 第107页 |
| ·基于分析(analysis-based)的稀疏正则化先验 | 第107-108页 |
| ·小波紧框架 | 第108-110页 |
| ·紧框架 | 第108-109页 |
| ·分段线性B样条紧框架 | 第109-110页 |
| ·基于Framelet的稀疏正则化变分模型 | 第110-113页 |
| ·稀疏正则化变分模型的提出 | 第110-111页 |
| ·稀疏正则化变分模型的求解 | 第111-113页 |
| ·实验结果与分析 | 第113-120页 |
| ·模拟影像实验 | 第113-118页 |
| ·真实影像实验 | 第118-120页 |
| 本章小结 | 第120-121页 |
| 第6章 总结与展望 | 第121-124页 |
| 参考文献 | 第124-131页 |
| 附录 | 第131-132页 |
| 致谢 | 第132-133页 |
