图像修复算法研究与智能填补实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 纹理合成技术 | 第12-13页 |
| 1.2.2 图像填补技术 | 第13-14页 |
| 1.2.3 视频及其他修复方法 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本文结构 | 第16-17页 |
| 第2章 块匹配的图像修复算法基础 | 第17-25页 |
| 2.1 最近邻搜索算法介绍 | 第17-19页 |
| 2.2 PatchMatch块匹配算法 | 第19-22页 |
| 2.2.1 偏移初始化 | 第19-20页 |
| 2.2.2 近似最近邻搜索 | 第20-22页 |
| 2.3 关键问题及解决思路 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 融入纹理合成的分层图像修复方法 | 第25-39页 |
| 3.1 方法流程 | 第25-26页 |
| 3.2 改进的结构修复方法 | 第26-30页 |
| 3.2.1 图像金字塔修复模型 | 第26-28页 |
| 3.2.2 淘汰机制的引入 | 第28-30页 |
| 3.3 纹理层修复 | 第30-31页 |
| 3.3.1 纹理区域识别 | 第30-31页 |
| 3.3.2 基于采样复制的纹理合成 | 第31页 |
| 3.4 基于均方误差的修复效果评价标准 | 第31-32页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第32-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 可变范围块采样的快速图像修复方法 | 第39-49页 |
| 4.1 方法流程 | 第39-40页 |
| 4.2 可变范围块采样 | 第40-43页 |
| 4.2.1 块采样步骤 | 第40-42页 |
| 4.2.2 样本块分析 | 第42-43页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第43-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 智能填补应用的设计与实现 | 第49-63页 |
| 5.1 方法流程 | 第49-50页 |
| 5.2 用户界面设计 | 第50-52页 |
| 5.2.1 交互式输入 | 第51-52页 |
| 5.2.2 遮罩的实现 | 第52页 |
| 5.3 基于视觉聚焦点的智能填补 | 第52-55页 |
| 5.3.1 视觉聚焦点分区 | 第53-54页 |
| 5.3.2 智能填补实现 | 第54-55页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第55-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
