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基于梯度正则化约束的图像重建算法研究

摘要第6-8页
ABSTRACT第8-10页
缩略语对照表第17-19页
第一章 绪论第19-35页
    1.1 本文的研究背景及意义第19-22页
    1.2 基于梯度正则化约束的图像重建方法研究现状第22-31页
        1.2.1 基于梯度约束的多幅混叠图像分离方法第22-27页
        1.2.2 基于梯度约束的单幅混叠图像分离方法第27-29页
        1.2.3 基于梯度约束的图像超分辨率重建方法第29-31页
    1.3 本文的创新成果与章节安排第31-35页
第二章 基于梯度匹配的多幅混叠图像分离算法第35-69页
    2.1 引言第35-36页
    2.2 基于梯度正则化约束的多幅混叠图像分离模型第36-41页
        2.2.1 基于梯度约束的多幅混叠图像分离模型的构建第37-38页
        2.2.2 混叠图像分离模型参数估计的总体框架第38-41页
    2.3 透射图像配准参数与梯度信息的估计方法第41-52页
        2.3.1 基于匹配点与图像相似度的图像配准模型构建第41-43页
        2.3.2 基于匹配点信息的概率模型构建第43-46页
        2.3.3 基于图像相似度的概率模型构建第46-48页
        2.3.4 图像配准模型优化第48-50页
        2.3.5 基于梯度匹配的透射图像梯度信息提取第50-52页
    2.4 基于梯度滤除的反射图像变换参数估计第52-53页
    2.5 基于梯度正则化约束的混叠图像分离模型求解第53-56页
    2.6 实验结果第56-67页
        2.6.1 图像配准算法评估第56-64页
        2.6.2 多幅混叠图像分离算法评估第64-67页
    2.7 本章小结第67-69页
第三章 基于梯度分类的单幅混叠图像分离算法第69-97页
    3.1 引言第69-71页
    3.2 基于梯度分类的单幅混叠图像分离模型第71-72页
    3.3 基于梯度正则化约束的梯度分类算法第72-81页
        3.3.1 梯度轮廓曲线锐利度描述子GPS第72-75页
        3.3.2 数据能量函数的构建与更新第75-79页
        3.3.3 平滑能量函数的构建第79-80页
        3.3.4 梯度分类模型求解第80-81页
    3.4 基于泊松方程的分离图像重建第81-83页
    3.5 基于梯度分类的混叠图像分离方法实现框架第83-86页
    3.6 实验结果第86-95页
        3.6.1 基于公共自然混叠图像的分离结果比较第86-89页
        3.6.2 基于人工合成混叠图像的分离结果评价第89-92页
        3.6.3 实际混叠照片的分离结果展示第92-95页
    3.7 本章小结第95-97页
第四章 基于梯度增强的图像超分辨率重建算法第97-129页
    4.1 引言第97-99页
    4.2 梯度轮廓曲线描述模型第99-104页
    4.3 GPS描述子在不同分辨率下的变换关系第104-108页
        4.3.1 GPS描述子在不同分辨率下的统计关系第104-106页
        4.3.2 GPS变换参数的估计方法第106-108页
    4.4 基于梯度增强的高分辨率图像重建第108-114页
        4.4.1 基于三角模型的梯度轮廓曲线变换第108-109页
        4.4.2 基于混合高斯模型的梯度轮廓曲线变换第109-112页
        4.4.3 基于梯度正则化约束的高分辨率图像重建第112-114页
    4.5 实验结果第114-127页
        4.5.1 基于梯度轮廓曲线的超分辨率方法比较第114-115页
        4.5.2 各类超分辨率方法的主观质量比较第115-122页
        4.5.3 各类超分辨率方法的客观质量比较第122-125页
        4.5.4 各超分辨率方法的运算时间比较第125-127页
    4.6 本章小结第127-129页
第五章 总结与展望第129-133页
    5.1 本文工作总结第129-130页
    5.2 后续工作展望第130-133页
参考文献第133-147页
致谢第147-149页
攻读学位论文期间完成的学术论文和研究工作第149-150页

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