| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究的意义 | 第11-12页 |
| 1.2 本文课题研究的背景 | 第12-13页 |
| 1.3 图象复原技术发展概况 | 第13-15页 |
| 1.4 本文的主要内容 | 第15-17页 |
| 第二章 图像复原技术基础 | 第17-43页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 图像退化模型 | 第17-19页 |
| 2.3 图像复原中的病态特性 | 第19-20页 |
| 2.4 线性系统和非线性系统 | 第20-24页 |
| 2.4.1 非线性系统 | 第21页 |
| 2.4.2 线性系统 | 第21-24页 |
| 2.4.2.1 连续函数的退化模型 | 第21-22页 |
| 2.4.2.2 离散函数的退化模型 | 第22-24页 |
| 2.5 频域图像复原 | 第24-31页 |
| 2.5.1 逆滤波 | 第24-27页 |
| 2.5.2 维纳滤波 | 第27-31页 |
| 2.5.2.1 维纳滤波的一般形式 | 第27-30页 |
| 2.5.2.2 带形状约束的维纳滤波 | 第30-31页 |
| 2.6 线性代数复原 | 第31-33页 |
| 2.6.1 代数逆滤波 | 第31-32页 |
| 2.6.2 有约束最小二乘滤波 | 第32-33页 |
| 2.7 非线性代数复原 | 第33-39页 |
| 2.7.1 最大熵复原 | 第33-36页 |
| 2.7.2 最大后验概率复原 | 第36-39页 |
| 2.8 迭代盲反卷积复原 | 第39-43页 |
| 第三章 气动光学图像退化特征描述 | 第43-67页 |
| 3.1 引言 | 第43-44页 |
| 3.2 光学传输效应的理论计算 | 第44-45页 |
| 3.3 光学传输效应试验图像的退化特征描述 | 第45-50页 |
| 3.3.1 试验图像偏移指标数据处理 | 第46-47页 |
| 3.3.2 试验图像抖动指标数据处理 | 第47-48页 |
| 3.3.3 试验图像模糊指标数据处理 | 第48-50页 |
| 3.4 图像退化特征描述软件 | 第50-66页 |
| 3.4.1 软件设计流程 | 第50-52页 |
| 3.4.2 软件界面功能介绍 | 第52-54页 |
| 3.4.2.1 图像显示区 | 第52页 |
| 3.4.2.2 功能按钮 | 第52-53页 |
| 3.4.2.3 序列图像控制按钮 | 第53页 |
| 3.4.2.4 特征参数选择区 | 第53-54页 |
| 3.4.2.5 总控制区 | 第54页 |
| 3.4.3 图像退化描述模块的使用说明 | 第54-66页 |
| 3.4.3.1 选择单幅图像 | 第54-59页 |
| 3.4.3.2 选择序列图像 | 第59-63页 |
| 3.4.3.3 其它按钮 | 第63-66页 |
| 3.4.3.4 图像格式 | 第66页 |
| 3.5 小结 | 第66-67页 |
| 第四章 基于SVM 的图像复原算法研究 | 第67-95页 |
| 4.1 引言 | 第67-68页 |
| 4.2 机器学习的基本问题 | 第68-75页 |
| 4.2.1 机器学习问题 | 第68-69页 |
| 4.2.2 经验风险最小化 | 第69-70页 |
| 4.2.3 统计学习理论 | 第70-73页 |
| 4.2.3.1 学习过程的一致性条件 | 第70-72页 |
| 4.2.3.2 VC 维 | 第72-73页 |
| 4.2.3.3 推广性的界 | 第73页 |
| 4.2.4 结构风险最小化 | 第73-75页 |
| 4.3 支持向量机 | 第75-79页 |
| 4.3.1 最优分类面 | 第75-78页 |
| 4.3.2 核函数 | 第78-79页 |
| 4.4 基于SVM 的图像复原原理介绍 | 第79-83页 |
| 4.5 图像复原软件平台介绍 | 第83-89页 |
| 4.5.1 软件设计流程 | 第83-85页 |
| 4.5.2 图像复原工具界面组成及功能介绍 | 第85-87页 |
| 4.5.3 图像复原工具各模块使用说明 | 第87-89页 |
| 4.6 试验图像复原仿真 | 第89-94页 |
| 4.6.1 风洞图像复原仿真 | 第89-93页 |
| 4.6.2 环境参数与图像复原的关联分析 | 第93-94页 |
| 4.7 小结 | 第94-95页 |
| 第五章 基于双数复数小波变换的图像清晰度判定 | 第95-112页 |
| 5.1 引言 | 第95-96页 |
| 5.2 小波分析的基本理论 | 第96-102页 |
| 5.2.1 从傅立叶变换到小波变换 | 第96页 |
| 5.2.2 傅立叶变换 | 第96-97页 |
| 5.2.3 短时傅立叶变换 | 第97-98页 |
| 5.2.4 小波变换 | 第98-102页 |
| 5.2.4.1 连续小波变换 | 第98-101页 |
| 5.2.4.2 离散小波变换 | 第101-102页 |
| 5.3 双树复数小波变换原理 | 第102-106页 |
| 5.3.1 一维双树复数小波变换原理 | 第102-104页 |
| 5.3.2 二维双树复数小波变换原理 | 第104-106页 |
| 5.4 基于DTCWT 的图像清晰度判定 | 第106-111页 |
| 5.4.1 DTCWT 滤波器组的仿真实现 | 第106-107页 |
| 5.4.2 基于DTCWT 的清晰度判定准则的定义 | 第107-108页 |
| 5.4.3 实验及仿真结果 | 第108-111页 |
| 5.5 小结 | 第111-112页 |
| 第六章 总结及展望 | 第112-114页 |
| 6.1 论文的主要工作及创新点 | 第112-113页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第113-114页 |
| 参考文献 | 第114-117页 |
| 致谢 | 第117-118页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第118页 |