数字图像和视频修复理论及其算法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·数字修复算法概述 | 第13-14页 |
| ·图像和视频修复的应用 | 第14-17页 |
| ·论文的主要研究工作与创新 | 第17-18页 |
| ·论文的组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 图像修复理论与常用算法分析 | 第20-42页 |
| ·图像修复与认知心理学格式塔理论 | 第20-22页 |
| ·基于偏微分方程的图像修复 | 第22-29页 |
| ·Bertalmio 图像修复算法 | 第23-25页 |
| ·整体变分模型 | 第25-27页 |
| ·弹性图像修复模型 | 第27-28页 |
| ·Mumford-Shah 图像修复模型 | 第28-29页 |
| ·基于纹理合成的图像修复算法 | 第29-40页 |
| ·纹理合成的算法 | 第30-33页 |
| ·基于纹理合成的图像修复算法 | 第33-40页 |
| ·算法分析与比较 | 第40-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第三章 基于纹理合成的图像修复 | 第42-64页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·确定当前待修复图像块 | 第44-49页 |
| ·边界像素优先权 | 第45-46页 |
| ·信心因子 | 第46-47页 |
| ·数据因子 | 第47-49页 |
| ·修复当前图像块中的未知像素 | 第49-52页 |
| ·搜索策略 | 第49-51页 |
| ·匹配代价函数 | 第51-52页 |
| ·更新处理状态信息 | 第52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-61页 |
| ·小结 | 第61-64页 |
| 第四章 视频全局运动估计算法分析 | 第64-92页 |
| ·视频运动估计概述 | 第64-66页 |
| ·基于块匹配的运动估计 | 第66-69页 |
| ·基于角点匹配的运动估计 | 第69-74页 |
| ·角点特征提取 | 第69-73页 |
| ·角点匹配 | 第73-74页 |
| ·全局运动估计 | 第74-91页 |
| ·运动参数模型 | 第76页 |
| ·模型参数估计方法 | 第76-81页 |
| ·视频全局运动估计实现细节 | 第81-82页 |
| ·实验结果与分析 | 第82-91页 |
| ·小结 | 第91-92页 |
| 第五章 基于时间相关性的视频修复 | 第92-116页 |
| ·现有的视频修复算法 | 第92-95页 |
| ·传统影片修复算法 | 第94页 |
| ·基于样例的视频修复方法 | 第94-95页 |
| ·基于分层的修复方法 | 第95页 |
| ·视频图像帧的色彩调整 | 第95-97页 |
| ·当前时间窗口内视频图像帧的对齐 | 第97-100页 |
| ·受损区域像素前景-背景标记 | 第100-101页 |
| ·当前帧受损背景像素修复 | 第101-102页 |
| ·当前帧受损前景像素修复 | 第102-111页 |
| ·基于Poisson 方程的未知像素预填充 | 第103-104页 |
| ·Lucas-Kanade 光流运动分析 | 第104-108页 |
| ·前景像素的处理顺序 | 第108-109页 |
| ·前景像素光流矢量估计 | 第109-111页 |
| ·实验结果分析 | 第111-112页 |
| ·小结 | 第112-116页 |
| 第六章 结论与展望 | 第116-120页 |
| 参考文献 | 第120-136页 |
| 致谢 | 第136-138页 |
| 攻读博士期间发表的论文 | 第138-139页 |
