| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 引言 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 非盲去卷积 | 第13页 |
| 1.2.2 盲去卷积 | 第13-15页 |
| 1.3 本文研究工作 | 第15-16页 |
| 1.4 论文结构 | 第16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 2 图像去运动模糊的相关理论基础 | 第17-31页 |
| 2.1 图像噪声 | 第17-18页 |
| 2.2 卷积与傅里叶变换 | 第18-19页 |
| 2.2.1 卷积 | 第18-19页 |
| 2.2.2 傅里叶变换 | 第19页 |
| 2.3 空间不变的去运动模糊技术 | 第19-27页 |
| 2.3.1 空间不变去运动模糊的数学模型 | 第20-21页 |
| 2.3.2 无约束的复原算法-直接逆滤波算法 | 第21-22页 |
| 2.3.3 无约束的复原算法- Lucy-Richardson算法 | 第22页 |
| 2.3.4 有约束的复原算法-维纳滤波算法 | 第22-23页 |
| 2.3.5 有约束的复原算法-功率谱均衡算法 | 第23-24页 |
| 2.3.6 有约束的复原算法-最小二乘约束算法 | 第24页 |
| 2.3.7 基于单幅图像的高质量去运动模糊 | 第24-26页 |
| 2.3.8 两阶段模糊核估算的鲁棒去运动模糊 | 第26-27页 |
| 2.4 空间可变的去运动模糊技术 | 第27-30页 |
| 2.4.1 问题引出与数学模型 | 第27-28页 |
| 2.4.2 具体实现 | 第28-30页 |
| 2.4.3 算法局限性 | 第30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 局部模糊图像的模糊区域检测 | 第31-49页 |
| 3.1 模糊检测的基本内容 | 第32-36页 |
| 3.1.1 利用边缘锐度分析进行模糊检测 | 第32-33页 |
| 3.1.2 低景深图像分割 | 第33-34页 |
| 3.1.3 图像盲卷积 | 第34页 |
| 3.1.4 贝叶斯判别函数法 | 第34页 |
| 3.1.5 非引用块(NR) | 第34-35页 |
| 3.1.6 最低定向高频能量 | 第35页 |
| 3.1.7 基于小波的直方图和支持向量机(SVM) | 第35-36页 |
| 3.2 模糊区域特征 | 第36-41页 |
| 3.2.1 峰态 | 第37-39页 |
| 3.2.2 重尾分布 | 第39-41页 |
| 3.3 K-means聚类 | 第41-43页 |
| 3.3.1 K-means聚类 | 第41-42页 |
| 3.3.2 K-means聚类中心初始化 | 第42-43页 |
| 3.4 模糊区域检测 | 第43-45页 |
| 3.5 实验结果与讨论 | 第45-47页 |
| 3.6 本章总结 | 第47-49页 |
| 4 运动模糊图像分割盲复原 | 第49-57页 |
| 4.1 检测分割去运动模糊流程 | 第49-50页 |
| 4.2 模糊区域分割 | 第50-51页 |
| 4.3 图像去模糊 | 第51-52页 |
| 4.4 实验结果与讨论 | 第52-55页 |
| 4.5 本章总结 | 第55-57页 |
| 5 总结展望 | 第57-59页 |
| 5.1 总结 | 第57页 |
| 5.2 展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 作者简历及攻读硕士期间取得的研究成果 | 第63-65页 |
| 学位论文数据集 | 第65页 |