基于范例匹配与填充的复杂物体图像修复方法
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-17页 |
| 1.1 图像修复的研究意义 | 第7-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-15页 |
| 1.3 本文的工作 | 第15-16页 |
| 1.4 论文结构简介 | 第16-17页 |
| 第2章 相关工作介绍 | 第17-24页 |
| 2.1 基于范例的图像修复方法 | 第17-19页 |
| 2.2 图像分割技术 | 第19-21页 |
| 2.3 数据驱动技术 | 第21-22页 |
| 2.4 基于泊松方程的图像融合技术 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于数据驱动的物体匹配方法 | 第24-37页 |
| 3.1 人工交互指引 | 第24-27页 |
| 3.2 构建对象数据库 | 第27-29页 |
| 3.3 多属性物体匹配 | 第29-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于物体的区域修复算法 | 第37-48页 |
| 4.1 物体轮廓重建 | 第37-42页 |
| 4.2 非边界区域填充 | 第42-47页 |
| 4.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 实验结果与对比分析 | 第48-61页 |
| 5.1 算法分析 | 第49-50页 |
| 5.2 实验结果 | 第50-54页 |
| 5.3 对比分析 | 第54-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 总结 | 第61页 |
| 6.2 将来的工作 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
