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张量框架下模糊图像盲复原算法研究

摘要第7-9页
Abstract第9-11页
符号表第12-13页
第一章 前言第13-35页
    1.1 研究背景及意义第13-16页
    1.2 模糊图像退化模型第16-18页
    1.3 模糊图像盲复原技术发展及研究现状第18-25页
        1.3.1 解模糊技术第18-21页
        1.3.2 模糊核估计技术第21-25页
    1.4 模糊图像盲复原算法评价第25-32页
        1.4.1 模糊核估计准确性评价第25-26页
        1.4.2 复原图像质量评价第26-29页
        1.4.3 模糊图像数据库第29-32页
    1.5 论文研究内容及其贡献第32-33页
    1.6 论文结构安排第33-35页
第二章 向量框架下基于加权高斯核退化模型的盲复原算法第35-63页
    2.1 引言第35页
    2.2 加权高斯核模糊退化模型及算法流程第35-37页
        2.2.1 向量框架下加权高斯核模糊退化模型第36页
        2.2.2 模糊图像盲复原算法流程第36-37页
    2.3 模糊核估计第37-41页
        2.3.1 高斯核的权系数估计第37-40页
        2.3.2 模糊核精细化处理第40-41页
    2.4 解模糊算法第41-52页
        2.4.1 TVl_2模型(各向同性)解模糊算法第42-44页
        2.4.2 TVl_1模型(各向异性)解模糊算法第44-45页
        2.4.3 TVl_p模型解模糊算法第45-47页
        2.4.4 TV-L1模型解模糊算法第47-48页
        2.4.5 基于局部结构信息的总变分融合解模糊算法第48-52页
    2.5 实验结果与分析第52-62页
        2.5.1 相关参数对算法的影响第52-57页
        2.5.2 算法对比实验第57-62页
    2.6 本章小结第62-63页
第三章 张量框架理论及张量框架下的模糊图像盲复原算法第63-105页
    3.1 引言第63页
    3.2 张量框架基本理论第63-70页
        3.2.1 传统张量框架第64-67页
        3.2.2 Kilmer张量框架第67-70页
    3.3 传统张量框架下基于加权高斯核退化模型的模糊图像盲复原第70-76页
        3.3.1 加权高斯核模糊退化模型及盲复原算法流程第70-72页
        3.3.2 基于加权高斯核退化模型的模糊核估计第72-74页
        3.3.3 基于三阶张量总变分模型的解模糊算法第74-76页
    3.4 Kilmer张量框架下基于T2DPCA的模糊核估计第76-91页
        3.4.1 线性二阶张量空间第77-81页
        3.4.2 基于T2DPCA的子空间投影第81-84页
        3.4.3 频谱白化第84-86页
        3.4.4 模糊核估计第86-91页
    3.5 实验结果与分析第91-103页
        3.5.1 传统张量框架下模糊图像盲复原算法实验第91-98页
        3.5.2 Kilmer张量框架下基于T2DPCA的模糊核估计算法实验第98-103页
    3.6 本章小结第103-105页
第四章 Kilmer张量框架下基于t-TV张量总变分模型的模糊图像盲复原算法第105-125页
    4.1 引言第105页
    4.2 算法思想及算法流程第105-109页
        4.2.1 算法思想第105-108页
        4.2.2 算法流程第108-109页
    4.3 基于t-TV张量总变分模型的模糊核估计第109-111页
        4.3.1 Kilmer张量框架下的t-TV张量总变分模型第109页
        4.3.2 基于t-TV张量总变分模型的主边缘提取第109-110页
        4.3.3 模糊核估计第110-111页
    4.4 基于t-TV张量总变分模型的解模糊算法第111-112页
    4.5 实验结果与分析第112-122页
    4.6 本章小结第122-125页
第五章 总结与展望第125-129页
    5.1 本文工作总结第125-127页
    5.2 工作展望第127-129页
参考文献第129-137页
致谢第137-139页
攻读学位期间发表论文及科研情况第139-141页

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