| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 1 绪论 | 第12-19页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·变分图像去噪和复原的发展与研究现状 | 第13-16页 |
| ·变分图像去噪的发展与研究现状 | 第14-15页 |
| ·变分图像复原的发展与研究现状 | 第15-16页 |
| ·本文的研究内容与结构安排 | 第16-19页 |
| 2 变分法的基本知识 | 第19-29页 |
| ·变分的定义与原理 | 第19-22页 |
| ·变分法相关定义 | 第19-21页 |
| ·变分法基本引理 | 第21-22页 |
| ·欧拉方程 | 第22-24页 |
| ·最简泛函的欧拉方程 | 第22-23页 |
| ·多元泛函的欧拉方程 | 第23-24页 |
| ·经典变分模型分析 | 第24-27页 |
| ·ROF 模型 | 第24-26页 |
| ·广义变分模型 | 第26页 |
| ·自适应变分模型 | 第26-27页 |
| ·高阶变分模型 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 3 基于 HVS 的高阶自适应综合变分去噪模型 | 第29-44页 |
| ·HVS 特性 | 第29-31页 |
| ·HVS 的基本构造 | 第29-30页 |
| ·视觉掩盖效应 | 第30-31页 |
| ·基于 HVS 的高阶自适应综合变分模型的建立 | 第31-34页 |
| ·高阶综合模型的提出 | 第31-33页 |
| ·自适应参数的选取 | 第33-34页 |
| ·基于 Split Bregman 算法的快速数值实现 | 第34-36页 |
| ·Spite Bregman 算法 | 第34-35页 |
| ·高阶综合模型的快速实现 | 第35-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-43页 |
| ·图像评价 | 第36-37页 |
| ·仿真试验与结论 | 第37-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 4 运动模糊图像点扩展函数的参数估计 | 第44-59页 |
| ·图像退化模型 | 第44-48页 |
| ·连续图像的退化模型 | 第44-45页 |
| ·离散图像的退化模型 | 第45-46页 |
| ·匀速直线运动模糊图像的退化模型 | 第46-48页 |
| ·匀速运动模糊图像的点扩展函数的参数估计 | 第48页 |
| ·基于 Radon 变换的模糊角度估计 | 第48-51页 |
| ·倒频谱 | 第49-50页 |
| ·Radon 变换 | 第50-51页 |
| ·基于小波包分解的模糊尺度估计 | 第51-54页 |
| ·Canny 算子 | 第52页 |
| ·小波包分解 | 第52-54页 |
| ·实验结果与分析 | 第54-58页 |
| ·无噪运动模糊图像的参数估计 | 第54-56页 |
| ·带噪运动模糊图像的参数估计 | 第56-57页 |
| ·参数估计结果与分析 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 5 基于高阶变分模型的模糊图像复原 | 第59-74页 |
| ·经典图像复原方法 | 第59-61页 |
| ·逆滤波 | 第59-60页 |
| ·维纳滤波 | 第60-61页 |
| ·一阶变分模型 | 第61页 |
| ·基于已知模糊核的高阶变分复原模型 | 第61-64页 |
| ·高阶变分复原模型的提出 | 第61-62页 |
| ·基于投影法的数值实现 | 第62-64页 |
| ·基于高阶混合正则项的图像盲复原模型 | 第64-66页 |
| ·高阶混合正则项模型的提出 | 第64-65页 |
| ·基于多变量 Split Bregman 迭代的数值实现 | 第65-66页 |
| ·实验结果与分析 | 第66-72页 |
| ·运动模糊图像复原仿真实验与分析 | 第66-70页 |
| ·模糊图像盲复原仿真实验与分析 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-74页 |
| 6 总结与展望 | 第74-77页 |
| ·总结 | 第74-75页 |
| ·展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 在学期间研究成果 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |