基于PDE的图像分解方法研究与应用

摘要	第1-3页
abstract	第3-4页
目录	第4-6页
第一章绪论	第6-13页
·引言	第6-11页
·问题描述	第6-7页
·传统方法	第7-8页
·小波分析法	第8页
·PDE方法	第8-11页
·国内外研究现状	第11-12页
·本文结构	第12-13页
第二章 图像处理中导出偏微分方程(PDE)的方法	第13-20页
·使用尺度扩散方法推导PDE	第13-16页
·基于变分原理的方法推导PDE	第16-20页
·变分法基础	第16-17页
·基于变分法图像处理能量模型	第17-18页
·变分法导出PDE	第18-20页
第三章 基于PDE的图像分解模型	第20-31页
·TV-L~2(ROF)模型	第20-25页
·ROF模型	第20-21页
·对ROF模型的分析	第21-25页
·TV-G模型	第25页
·VO模型	第25-27页
·TV-L~1模型	第27-30页
·异性扩散的图像分解模型	第30-31页
第四章 本文提出的新的图像分解模型	第31-47页
·基于L~1的自适应图像分解变分方法	第31-33页
·应用于彩色图像	第33-35页
·新模型的数值离散	第35-38页
·实验结果	第38-47页
第五章 基于PDE的图像分解方法应用举例	第47-60页
·基于图像分解的多尺度分析方法	第47-51页
·多尺度图像分解原理	第47-48页
·数值离散与实验结果	第48-51页
·使用图像分解方法提取图像纹理	第51-56页
·基于图像振荡特征的图像分解	第51-52页
·数值方法	第52-54页
·实验结果	第54-56页
·使用新的图像分解模型进行图像修补	第56-60页
第六章 总结与展望	第60-61页
参考文献	第61-64页
攻读学位期间的研究成果	第64-65页
致谢	第65-66页