基于超拉普拉斯先验的图像去模糊的研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文的主要内容与结构 | 第12-14页 |
| 第二章 图像去模糊的基本理论与框架 | 第14-22页 |
| ·图像退化/复原基本模型与理论 | 第14-18页 |
| ·图像退化基本理论 | 第15-17页 |
| ·图像复原基本原理简述 | 第17-18页 |
| ·图像去模糊的主要模块 | 第18-19页 |
| ·本文去模糊处理的流程框架 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 模糊类型区分与模糊核估计 | 第22-45页 |
| ·模糊类型区分的基本思想 | 第22-23页 |
| ·运动模糊的降质模型 | 第23-25页 |
| ·高斯模糊的降质模型 | 第25-28页 |
| ·模糊类型区分处理过程 | 第28-37页 |
| ·获取梯度图像功率谱 | 第28-30页 |
| ·巴特沃兹带通滤波 | 第30-32页 |
| ·最大类间方差法二值化 | 第32-34页 |
| ·Radon 变换判别平行样条模式 | 第34-37页 |
| ·模糊核估计 | 第37-41页 |
| ·运动模糊核参数估计 | 第37-39页 |
| ·高斯模糊核估计 | 第39-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-44页 |
| ·模糊类型区分 | 第41页 |
| ·运动模糊核参数估计 | 第41-43页 |
| ·高斯模糊核估计 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 采用超拉普拉斯先验的快速去卷积 | 第45-66页 |
| ·图像去卷积常见算法 | 第45-48页 |
| ·逆滤波 | 第45-46页 |
| ·维纳滤波 | 第46-47页 |
| ·约束最小二乘方滤波 | 第47-48页 |
| ·Lucy-Richardson 算法 | 第48页 |
| ·贝叶斯框架下的变分模型 | 第48-50页 |
| ·采用超拉普拉斯先验的快速去卷积 | 第50-57页 |
| ·算法引言 | 第50-52页 |
| ·算法模型 | 第52-53页 |
| ·算法实现 | 第53-57页 |
| ·图像质量评估标准 | 第57-59页 |
| ·主观评价标准 | 第57-58页 |
| ·客观评价标准 | 第58-59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 图像去模糊的整体实现 | 第66-71页 |
| ·模糊类型区分与模糊核估计 | 第66-69页 |
| ·图像去卷积 | 第69-70页 |
| ·整体实现小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
