| 摘要 | 第2-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 纹理滤波 | 第10-13页 |
| 1.2.2 结构检测 | 第13-15页 |
| 1.3 论文的主要内容和组织架构 | 第15-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 论文组织架构 | 第16-18页 |
| 第2章 结合纹理梯度抑制与L_0梯度最小化的纹理滤波 | 第18-29页 |
| 2.1 半圆梯度计算 | 第18-22页 |
| 2.2 纹理平滑抑制 | 第22-23页 |
| 2.3 实验结果与讨论 | 第23-28页 |
| 2.3.1 参数设置 | 第24页 |
| 2.3.2 效果对比 | 第24-26页 |
| 2.3.3 典型应用 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 结构检测引导下符合视觉感知的纹理滤波 | 第29-42页 |
| 3.1 精细结构识别 | 第30-34页 |
| 3.1.1 非极大值抑制 | 第30-32页 |
| 3.1.2 结构矫正 | 第32-33页 |
| 3.1.3 结构补全 | 第33-34页 |
| 3.2 梯度赋值与图像重建 | 第34-36页 |
| 3.3 实验结果与讨论 | 第36-41页 |
| 3.3.1 参数设置 | 第36-37页 |
| 3.3.2 效果对比 | 第37-40页 |
| 3.3.3 典型应用 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于深度结构预测的自适应联合纹理滤波 | 第42-56页 |
| 4.1 基于深度学习的结构预测 | 第42-48页 |
| 4.1.1 深度网络结构 | 第43-44页 |
| 4.1.2 数据集及预处理 | 第44-46页 |
| 4.1.3 训练细节 | 第46页 |
| 4.1.4 结构预测结果 | 第46-48页 |
| 4.2 尺度自适应的引导图像 | 第48-49页 |
| 4.3 基于引导图像的联合纹理滤波 | 第49-50页 |
| 4.4 实验结果与讨论 | 第50-55页 |
| 4.4.1 参数设置 | 第50-51页 |
| 4.4.2 效果对比 | 第51-54页 |
| 4.4.3 典型应用 | 第54-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 总结与展望 | 第56-59页 |
| 5.1 工作总结 | 第56-58页 |
| 5.2 工作展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 在校期间科研成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |