图像恢复问题的矩阵算法
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·图像处理方法概述 | 第9-10页 |
| ·偏微分方程在图像处理中的应用 | 第10-12页 |
| ·本文主要工作介绍 | 第12-14页 |
| 第2章 图像处理技术 | 第14-20页 |
| ·数字图像分类 | 第14页 |
| ·图像去噪模型 | 第14-15页 |
| ·噪声分类 | 第15-16页 |
| ·图像处理的评价指标 | 第16-18页 |
| ·主观评价 | 第17页 |
| ·客观评价 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-20页 |
| 第3章 基于偏微分方程的图像去噪 | 第20-26页 |
| ·BV空间 | 第20-21页 |
| ·ROF模型((BV,L~2)模型) | 第21-22页 |
| ·(BV,L~1)模型 | 第22页 |
| ·NROF模型 | 第22-23页 |
| ·边界条件 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第4章 数值方法 | 第26-36页 |
| ·显式离散格式 | 第26-28页 |
| ·Crank-Nicholson差分格式 | 第28-29页 |
| ·Gauss-Seidel迭代法 | 第29-30页 |
| ·矩阵新解法 | 第30-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第5章 数值试验结果及比较 | 第36-57页 |
| ·ROF模型((BV,L~2)模型)试验 | 第36-41页 |
| ·(BV,L~1)模型试验 | 第41-47页 |
| ·NROF模型试验 | 第47-53页 |
| ·ROF模型与NROF模型比较 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第6章 结论与展望 | 第57-59页 |
| ·总结 | 第57页 |
| ·展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第62-63页 |
| (一) 发表学术论文 | 第62页 |
| (二) 在校期间所获其他奖励 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研工作 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
