运动模糊估计的理论、算法及其应用
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第19-29页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第19页 |
| 1.2 研究现状 | 第19-24页 |
| 1.2.1 相机抖动模糊相关研究 | 第21-23页 |
| 1.2.1.1 基于极大后验估计的方法 | 第21-22页 |
| 1.2.1.2 基于极大边际分布估计的方法 | 第22-23页 |
| 1.2.1.3 基于显著性边缘的方法 | 第23页 |
| 1.2.1.4 基于深度学习的方法 | 第23页 |
| 1.2.2 物体运动模糊相关研究 | 第23-24页 |
| 1.3 现有运动模糊估计方法存在的问题 | 第24-25页 |
| 1.4 研究目标与主要内容 | 第25-27页 |
| 1.5 创新点摘要 | 第27-28页 |
| 1.6 本文的章节安排 | 第28-29页 |
| 2 带有离群点处理的鲁棒的运动模糊估计方法 | 第29-45页 |
| 2.1 引言 | 第29-31页 |
| 2.2 鲁棒的运动模糊估计方法 | 第31-38页 |
| 2.2.1 图像I的更新 | 第32-33页 |
| 2.2.2 运动模糊核k的更新 | 第33-35页 |
| 2.2.2.1 显著性边缘选择 | 第33-34页 |
| 2.2.2.2 离群点的检测 | 第34-35页 |
| 2.2.3 鲁棒的图像复原 | 第35-38页 |
| 2.3 本章算法分析 | 第38-40页 |
| 2.3.1 离群点对运动模糊估计的影响 | 第38-39页 |
| 2.3.2 本章算法的收敛性 | 第39-40页 |
| 2.3.3 改进现有运动模糊估计方法的性能 | 第40页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第40-44页 |
| 2.5 结论 | 第44-45页 |
| 3 L_0约束下的快速运动模糊估计方法 | 第45-53页 |
| 3.1 引言 | 第45页 |
| 3.2 L_0约束下的快速运动模糊估计 | 第45-49页 |
| 3.2.1 数值算法 | 第46-48页 |
| 3.2.2 模型扩展 | 第48-49页 |
| 3.3 图像复原 | 第49-50页 |
| 3.4 实验结果 | 第50-52页 |
| 3.5 结论 | 第52-53页 |
| 4 基于样本数据的人脸图像运动模糊估计及其扩展 | 第53-68页 |
| 4.1 引言 | 第53-55页 |
| 4.1.1 相关工作 | 第54-55页 |
| 4.2 基于样本数据的人脸图像运动模糊估计 | 第55-62页 |
| 4.2.1 人脸图像结构 | 第55-56页 |
| 4.2.2 样本图像结构提取 | 第56-58页 |
| 4.2.3 基于样本结构的运动模糊估计 | 第58-59页 |
| 4.2.4 图像复原 | 第59-61页 |
| 4.2.5 分析与讨论 | 第61-62页 |
| 4.3 实验结果 | 第62-65页 |
| 4.3.1 方法的扩展 | 第65页 |
| 4.4 结论 | 第65-68页 |
| 5 文本图像的运动模糊估计及其扩展 | 第68-92页 |
| 5.1 引言 | 第68-70页 |
| 5.2 L_0约束下的图像先验 | 第70-71页 |
| 5.2.1 L-0约束下的亮度和梯度先验 | 第70-71页 |
| 5.2.2 文本图像运动模糊估计模型 | 第71页 |
| 5.3 文本图像运动模糊估计算法 | 第71-75页 |
| 5.3.1 图像Ⅰ估计 | 第72-73页 |
| 5.3.2 运动模糊核k估计 | 第73-74页 |
| 5.3.3 图像复原方法 | 第74-75页 |
| 5.4 分析与讨论 | 第75-80页 |
| 5.4.1 L_0约束先验的作用 | 第77页 |
| 5.4.2 收敛性分析 | 第77-79页 |
| 5.4.3 暗光环境下的图像运动模糊估计 | 第79-80页 |
| 5.4.4 局限性 | 第80页 |
| 5.5 自然图像运动模糊估计 | 第80-82页 |
| 5.6 非一致运动模糊估计 | 第82-84页 |
| 5.7 实验结果 | 第84-91页 |
| 5.7.1 文本图像 | 第84-86页 |
| 5.7.2 暗光环境下的图像 | 第86-89页 |
| 5.7.3 自然图像 | 第89-90页 |
| 5.7.4 非一致模糊 | 第90页 |
| 5.7.5 参数敏感性分析 | 第90-91页 |
| 5.8 结论 | 第91-92页 |
| 6 基于暗通道的运动模糊估计方法 | 第92-114页 |
| 6.1 引言 | 第92-93页 |
| 6.2 相关工作 | 第93-94页 |
| 6.3 卷积和暗通道 | 第94-97页 |
| 6.4 模型和优化 | 第97-101页 |
| 6.4.1 图像I估计 | 第98-101页 |
| 6.4.2 运动模糊核k的估计 | 第101页 |
| 6.5 非一致运动模糊估计 | 第101-102页 |
| 6.6 分析与讨论 | 第102-108页 |
| 6.7 实验结果 | 第108-112页 |
| 6.8 结论 | 第112-114页 |
| 7 软分割引导的物体运动模糊估计 | 第114-126页 |
| 7.1 引言 | 第114页 |
| 7.2 相关工作 | 第114-116页 |
| 7.3 软分割引导的物体运动模糊估计方法 | 第116-118页 |
| 7.4 数值算法 | 第118-120页 |
| 7.4.1 软分割估计 | 第118-119页 |
| 7.4.2 图像I估计 | 第119页 |
| 7.4.3 模糊核k估计 | 第119-120页 |
| 7.5 分析与讨论 | 第120-121页 |
| 7.6 实验结果 | 第121-123页 |
| 7.7 结论 | 第123-126页 |
| 8 总结与展望 | 第126-129页 |
| 8.1 工作总结 | 第126-127页 |
| 8.2 工作展望 | 第127-129页 |
| 参考文献 | 第129-135页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第135-139页 |
| 致谢 | 第139-140页 |
| 作者简介 | 第140-141页 |
