| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 数字图像修复技术的背景、目的和意义 | 第7-8页 |
| 1.2 数字图像修复研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.1 数字图像修复研究概述 | 第8-10页 |
| 1.2.2 图像修复的应用领域 | 第10-11页 |
| 1.3 论文的主要成果与创新点 | 第11-13页 |
| 第2章 常见图像修复算法 | 第13-21页 |
| 2.1 基于变换域中的图像修复方法概述 | 第13页 |
| 2.2 基于变分PDE的图像修补算法 | 第13-15页 |
| 2.2.1 基于整体变分TV模型的图像修补算法 | 第13-15页 |
| 2.2.2 CDD图像修补模型 | 第15页 |
| 2.3 基于纹理合成的图像修复算法 | 第15-21页 |
| 2.3.1 优先权计算 | 第16-18页 |
| 2.3.2 最佳匹配块的选择与填充 | 第18-19页 |
| 2.3.3 置信度更新 | 第19-21页 |
| 第3章 非均匀纹理图像的分层Criminisi修复算法 | 第21-35页 |
| 3.1 引言 | 第21-22页 |
| 3.2 分层Criminisi修复算法 | 第22-27页 |
| 3.2.1 多尺度变分分解模型 | 第22-25页 |
| 3.2.2 分解模型的数值求解 | 第25-27页 |
| 3.2.3 模型的算法步骤 | 第27页 |
| 3.3 模型数值实验与分析 | 第27-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第4章 基于分形维数的织锦图像修复算法 | 第35-47页 |
| 4.1 引言 | 第35-36页 |
| 4.2 基于分形维数的织锦图像修复算法 | 第36-42页 |
| 4.2.1 分形盒维数 | 第36-39页 |
| 4.2.2 基于分形盒维数的优先权改进 | 第39-40页 |
| 4.2.3 匹配块搜索的改进 | 第40-41页 |
| 4.2.4 模型的算法步骤 | 第41-42页 |
| 4.3 数值实验与分析 | 第42-45页 |
| 4.3.1 参数选择 | 第42-43页 |
| 4.3.2 修复实验 | 第43-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第5章 基于轮廓的Criminisi图像修复算法 | 第47-59页 |
| 5.1 基于图像轮廓的数据项计算 | 第47-51页 |
| 5.2 优先权系数 | 第51-52页 |
| 5.3 算法步骤 | 第52页 |
| 5.4 仿真结果 | 第52-57页 |
| 5.4.1 参数选择 | 第52-53页 |
| 5.4.2 修复实验 | 第53-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 论文总结 | 第59-60页 |
| 6.2 研究展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |