| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第12-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第17-18页 |
| 1.2 国内外研究发展现状 | 第18-20页 |
| 1.3 本文的研究内容与结构安排 | 第20-23页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第20-21页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第21-23页 |
| 第二章 图像退化及复原理论分析 | 第23-33页 |
| 2.1 图像退化及复原的基本原理 | 第23-26页 |
| 2.1.1 成像过程 | 第23页 |
| 2.1.2 图像退化数学模型 | 第23-25页 |
| 2.1.3 图像复原原理 | 第25-26页 |
| 2.2 点扩散函数模型 | 第26-27页 |
| 2.3 几种经典图像复原算法 | 第27-29页 |
| 2.3.1 直接逆滤波 | 第27-28页 |
| 2.3.2 维纳滤波（最小均方误差滤波） | 第28页 |
| 2.3.3 Lucy-Richardson复原算法 | 第28-29页 |
| 2.4 基于Hyper-Laplacian先验的快速图像去卷积算法 | 第29-31页 |
| 2.4.1 x子问题 | 第30页 |
| 2.4.2 w子问题 | 第30页 |
| 2.4.3 算法总结 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 基于自适应刃边法的高斯模糊图像复原 | 第33-49页 |
| 3.1 刃边法估计PSF原理 | 第33-35页 |
| 3.2 自适应刃边法的详细步骤 | 第35-44页 |
| 3.2.1 边缘检测 | 第35-36页 |
| 3.2.2 直线检测 | 第36-38页 |
| 3.2.3 自适应提取刃边区域 | 第38-42页 |
| 3.2.4 获取ESF散点图 | 第42-43页 |
| 3.2.5 拟合边缘扩散函数ESF | 第43页 |
| 3.2.6 线扩散函数LSF | 第43-44页 |
| 3.2.7 获取点扩散函数PSF | 第44页 |
| 3.3 图像复原结果与分析 | 第44-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于图像频域特性的参数估计算法研究 | 第49-69页 |
| 4.1 运动模糊图像理论分析 | 第49-55页 |
| 4.1.1 运动模糊成因 | 第49-50页 |
| 4.1.2 运动模糊数学模型 | 第50-55页 |
| 4.2 基于Radon变换的模糊参数估计算法 | 第55-59页 |
| 4.2.1 Radon变换原理 | 第55-56页 |
| 4.2.2 模糊角度检测改进算法 | 第56-58页 |
| 4.2.3 模糊长度估计 | 第58-59页 |
| 4.3 含噪的混合运动模糊图像参数估计 | 第59-62页 |
| 4.3.1 GrabCut算法基本理论 | 第59-60页 |
| 4.3.2 含噪混合模糊图像运动模糊参数估计 | 第60-61页 |
| 4.3.3 含噪模糊长度估计改进算法 | 第61-62页 |
| 4.4 运动模糊图像复原算法实现流程 | 第62-63页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第63-68页 |
| 4.5.1 不含噪运动模糊图像参数检测 | 第63-64页 |
| 4.5.2 含噪模糊参数检测结果 | 第64-65页 |
| 4.5.3 对比实验 | 第65-66页 |
| 4.5.4 对月运动模糊图像复原结果 | 第66-68页 |
| 4.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 混合模糊图像自适应复原 | 第69-75页 |
| 5.1 混合模糊图像退化理论 | 第69页 |
| 5.2 混合模糊图像自适应复原算法 | 第69-71页 |
| 5.3 实际混合模糊图像复原 | 第71-74页 |
| 5.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第75-76页 |
| 6.2 工作展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 作者简介 | 第83-84页 |