交替方向法和TGV正则在图像处理中的应用研究
| 作者简介 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| ·图像处理的概念及数学模型 | 第10-12页 |
| ·图像处理的概念 | 第10-11页 |
| ·图像处理的数学模型 | 第11-12页 |
| ·图像处理的变分和偏微分方程方法 | 第12-20页 |
| ·图像处理的变分和偏微分方程理论 | 第12-14页 |
| ·变分和偏微分方程在图像处理中的发展历史 | 第14-15页 |
| ·变分和偏微分方程在图像处理中的主要模型 | 第15-20页 |
| ·图像处理中的交替方向法 | 第20-21页 |
| ·本文的主要工作 | 第21-22页 |
| 第二章 两种去除加性噪声的变分模型 | 第22-44页 |
| ·交替迭代的变分去噪模型 | 第22-33页 |
| ·引言 | 第22-24页 |
| ·新模型 | 第24-25页 |
| ·数值算法 | 第25-28页 |
| ·数值实验 | 第28-33页 |
| ·自适应二阶 TGV 图像去噪模型 | 第33-43页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·预备知识 | 第33-35页 |
| ·二阶 TGV 模型 | 第35页 |
| ·新模型 | 第35-36页 |
| ·一阶原始－对偶算法 | 第36-37页 |
| ·数值算法 | 第37-39页 |
| ·数值实验 | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第三章 两种新的图像修复模型 | 第44-62页 |
| ·图像修复中的主要方法 | 第44-45页 |
| ·改进的 TV-Stokes 图像修复模型 | 第45-54页 |
| ·引言 | 第45-47页 |
| ·TV-Stokes 修复模型 | 第47-48页 |
| ·改进的 TV-Stokes 修复模型 | 第48页 |
| ·数值算法 | 第48-50页 |
| ·数值实验 | 第50-54页 |
| ·二阶 TGV 正则化修复模型 | 第54-60页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·新模型 | 第54-55页 |
| ·数值算法 | 第55-56页 |
| ·数值离散 | 第56页 |
| ·数值实验 | 第56-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第四章 图像分解的两种自适应正则化模型 | 第62-74页 |
| ·相关工作 | 第62-65页 |
| ·自适应的图像分解模型及其数值算法 | 第65-67页 |
| ·新的分解模型 | 第65-66页 |
| ·数值算法 | 第66-67页 |
| ·数值实验 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-74页 |
| 第五章 图像分解的 TGV 正则化方法 | 第74-96页 |
| ·基于二阶 TGV 的图像分解模型 | 第75-87页 |
| ·引言 | 第75-76页 |
| ·新模型 | 第76页 |
| ·数值算法 | 第76-80页 |
| ·数值离散 | 第80页 |
| ·数值实验 | 第80-87页 |
| ·自适应二阶 TGV 图像分解模型 | 第87-95页 |
| ·引言 | 第87-88页 |
| ·新模型 | 第88页 |
| ·数值算法 | 第88-90页 |
| ·数值实验 | 第90-95页 |
| ·本章小结 | 第95-96页 |
| 第六章 总结与展望 | 第96-98页 |
| ·总结 | 第96页 |
| ·展望 | 第96-98页 |
| 致谢 | 第98-100页 |
| 参考文献 | 第100-110页 |
| 在读期间撰写(发表)的论文及参加科研情况 | 第110-112页 |
