| 作者简介 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-24页 |
| ·图像处理的概念及数学模型 | 第10-12页 |
| ·图像处理的概念 | 第11页 |
| ·图像处理的数学模型 | 第11-12页 |
| ·变分和偏微分方程方法在图像处理中的发展历史及主要模型 | 第12-18页 |
| ·变分和偏微分方程方法在图像处理中的发展历史 | 第12-13页 |
| ·变分和偏微分方程方法在图像处理中的主要模型 | 第13-17页 |
| ·变分和偏微分方程方法进行图像处理的优点及面临的挑战 | 第17-18页 |
| ·图像稀疏表示理论中的基本概念及字典设计的发展概况 | 第18-23页 |
| ·图像稀疏表示理论中的基本概念 | 第18-21页 |
| ·图像稀疏表示理论中字典设计的发展概况 | 第21-23页 |
| ·本文的主要工作 | 第23-24页 |
| 第二章 两种新的图像修复模型 | 第24-44页 |
| ·图像修复中的主要方法 | 第24-25页 |
| ·一种非局部扩散的图像修复模型 | 第25-31页 |
| ·引言 | 第25-27页 |
| ·非局部算子 | 第27-28页 |
| ·非局部扩散修复模型 | 第28-29页 |
| ·模型的离散 | 第29-30页 |
| ·数值试验 | 第30-31页 |
| ·交替迭代的变分修复模型 | 第31-39页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·TV-Stokes 修复模型 | 第32-33页 |
| ·交替迭代的变分修复模型 | 第33-34页 |
| ·分裂 Bregman 方法 | 第34-35页 |
| ·新算法 | 第35-37页 |
| ·数值试验 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-44页 |
| 第三章 一种去除加性噪声的耦合模型 | 第44-56页 |
| ·相关工作 | 第44-46页 |
| ·新的变分去噪模型 | 第46-47页 |
| ·数值算法 | 第47-49页 |
| ·数值实验 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-56页 |
| 第四章 乘性噪声去除的对数域稀疏正则化方法 | 第56-74页 |
| ·引言 | 第56-59页 |
| ·新方法描述及数值算法 | 第59-62页 |
| ·新方法描述 | 第59-60页 |
| ·数值算法 | 第60-62页 |
| ·数值实验 | 第62-63页 |
| ·本章小节 | 第63-74页 |
| 第五章 乘性噪声去除的对数域 TGV 正则化模型 | 第74-90页 |
| ·引言 | 第74-75页 |
| ·预备知识 | 第75-76页 |
| ·基于二阶 TGV 的乘性噪声去除模型 | 第76-77页 |
| ·数值算法 | 第77-80页 |
| ·数值实验 | 第80-81页 |
| ·本章小节 | 第81-90页 |
| 第六章 两种去除乘性噪声的投影方法 | 第90-112页 |
| ·预备知识 | 第90-92页 |
| ·基于 I-divergence 的空域投影方法 | 第92-103页 |
| ·引言 | 第92-93页 |
| ·新的乘性噪声去除模型 | 第93-94页 |
| ·ADMM 算法 | 第94-95页 |
| ·提出的第一种算法 | 第95-97页 |
| ·提出的第二种算法 | 第97-98页 |
| ·数值实验 | 第98-103页 |
| ·乘性噪声去除的对数域投影方法 | 第103-108页 |
| ·基于 TV 投影的乘性噪声去除模型 | 第103-104页 |
| ·对偶问题 | 第104-105页 |
| ·修正的 ADMM 算法 | 第105-106页 |
| ·新算法 | 第106-107页 |
| ·数值实验 | 第107-108页 |
| ·本章小节 | 第108-112页 |
| 第七章 总结与展望 | 第112-114页 |
| ·总结 | 第112-113页 |
| ·展望 | 第113-114页 |
| 致谢 | 第114-116页 |
| 参考文献 | 第116-130页 |
| 在读期间撰写(发表)的论文及参加科研情况 | 第130-132页 |
