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一种图像反卷积的光滑L0正则化算法

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
    1.3 主要内容和结构第15-16页
第2章 小波分析基本理论第16-28页
    2.1 小波变换理论第16-19页
        2.1.1 连续小波变换第16-18页
        2.1.2 离散小波变换第18-19页
    2.2 小波框架第19-20页
        2.2.1 小波框架的意义第19页
        2.2.2 紧框架和完备标准正交基的关系第19-20页
    2.3 多分辨分析理论第20-22页
    2.4 常用的小波函数第22-25页
    2.5 图像的小波变换第25-28页
第3章 基于L_0范数的正则化反卷积算法第28-36页
    3.1 PD算法第29-31页
        3.1.1 算法简介第29页
        3.1.2 问题陈述第29-30页
        3.1.3 算法步骤第30-31页
    3.2 MDAL算法第31-36页
        3.2.1 算法简介第31-32页
        3.2.2 问题提出第32-34页
        3.2.3 算法步骤第34-36页
第4章 图像反卷积的光滑L_0正则化算法第36-46页
    4.1 L_0范数的光滑逼近第36-39页
    4.2 最速下降法第39-40页
    4.3 小波域光滑L_0正则化图像反卷积算法第40-46页
        4.3.1 基于Gauss函数的光滑近似第40-41页
        4.3.2 基于高斯函数改进算法步骤第41-42页
        4.3.3 基于磨光核的光滑近似第42-45页
        4.3.4 基于磨光核函数改进算法步骤第45-46页
第5章 数值实验第46-54页
    5.1 基于Gaussian函数的光滑近似算法得到的实验结果第47-50页
    5.2 基于磨光核的光滑近似算法实验结果第50-54页
第6章 结论与展望第54-55页
    6.1 结论第54页
    6.2 展望第54-55页
参考文献第55-60页
致谢第60页

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