基于坐标下降的图像复原方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 COD 方法的应用 | 第12页 |
| 1.4 课题来源和本文主要研究内容 | 第12-15页 |
| 1.4.1 课题来源 | 第12-13页 |
| 1.4.2 本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 全变分图像复原模型 | 第15-21页 |
| 2.1 全变分复原模型简介 | 第15-18页 |
| 2.1.1 全变分模型 | 第15-16页 |
| 2.1.2 各向同性 TV 正则项的近似表示 | 第16-18页 |
| 2.2 无约束优化问题求解方法 | 第18-20页 |
| 2.2.1 变量分裂法 | 第18页 |
| 2.2.2 增广拉格朗日法 | 第18-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于 COD 方法的图像去噪 | 第21-37页 |
| 3.1 迭代加权中值滤波 | 第21-25页 |
| 3.1.1 子问题分解 | 第21-22页 |
| 3.1.2 子问题求解 | 第22-24页 |
| 3.1.3 滤波 | 第24-25页 |
| 3.2 各向异性 TV 去噪 | 第25-28页 |
| 3.2.1 子问题分解 | 第25页 |
| 3.2.2 子问题求解 | 第25-28页 |
| 3.2.3 去噪 | 第28页 |
| 3.3 各向同性 TV 扩展 | 第28-30页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第30-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于增广拉格朗日法的图像去模糊 | 第37-44页 |
| 4.1 基于去噪子问题的图像复原 | 第37-39页 |
| 4.2 实验结果及分析 | 第39-43页 |
| 4.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 基于 COD 方法的图像去模糊 | 第44-53页 |
| 5.1 各向异性 TV 复原 | 第44-48页 |
| 5.1.1 子问题分解 | 第44-45页 |
| 5.1.2 随机坐标选择模式 | 第45-47页 |
| 5.1.3 去模糊 | 第47-48页 |
| 5.2 各向同性 TV 扩展 | 第48-49页 |
| 5.3 实验结果 | 第49-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
