快速图像修复算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| ·数字图像修复技术概述 | 第12页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-14页 |
| ·数字图像修复发展及研究现状 | 第14-18页 |
| ·本文主要工作与内容安排 | 第18-20页 |
| 第2章 经典图像修复理论基础 | 第20-32页 |
| ·图像修复基本准则及评价标准 | 第20-21页 |
| ·修复基本准则 | 第20页 |
| ·修复评价标准 | 第20-21页 |
| ·小尺度破损结构图像经典修复算法 | 第21-29页 |
| ·基于偏微分方程的图像修复 | 第21-28页 |
| ·基于卷积滤波的快速图像修复 | 第28-29页 |
| ·大尺度破损纹理图像经典修复算法 | 第29-31页 |
| ·纹理图像 | 第29页 |
| ·纹理合成图像修复算法 | 第29-30页 |
| ·小波域纹理合成图像修复 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 一种迭代滤波快速图像修复算法 | 第32-41页 |
| ·基于梯度信息的卷积滤波修复高斯核 | 第32-33页 |
| ·高斯核权系数计算新函数 | 第33-35页 |
| ·迭代滤波快速图像修复新算法 | 第35-36页 |
| ·实验结果及分析 | 第36-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 自适应纹理合成图像修复 | 第41-51页 |
| ·纹理合成修复 | 第41-43页 |
| ·图像Criminisi纹理合成修复 | 第41-42页 |
| ·纹理合成修复存在的问题及改进方向 | 第42-43页 |
| ·自适应纹理合成图像修复 | 第43-47页 |
| ·自适应选取纹理块大小 | 第43-44页 |
| ·纹理块优先权计算新函数 | 第44-45页 |
| ·最优匹配块搜索范围 | 第45页 |
| ·最优匹配块计算新方法 | 第45-46页 |
| ·算法步骤 | 第46-47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 小波域纹理合成快速图像修复 | 第51-58页 |
| ·小波变换及其系数特征 | 第51-52页 |
| ·二维小波变换 | 第51-52页 |
| ·小波系数特征 | 第52页 |
| ·小波域纹理合成快速图像修复 | 第52-54页 |
| ·算法主要思想 | 第52-53页 |
| ·小波系数利用方法 | 第53页 |
| ·算法步骤 | 第53-54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 附录A 读研期间发表学术论文 | 第64页 |
