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面向运动模糊图像和雾天图像的复原算法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
目录第8-11页
第1章 绪论第11-15页
    1.1 课题研究的目的与意义第11-12页
    1.2 课题研究的国内外现状第12-13页
        1.2.1 运动模糊图像复原方法的国内外研究现状第12页
        1.2.2 雾天图像复原方法的国内外研究现状第12-13页
    1.3 本文的主要内容与章节安排第13-15页
第2章 图像复原的理论基础第15-23页
    2.1 小波变换第15-17页
        2.1.1 小波变换的基本概念和特点第15-16页
        2.1.2 连续小波变换第16页
        2.1.3 离散小波变换第16-17页
    2.2 快速离散曲波变换第17-20页
        2.2.1 曲波变换的理论第17-18页
        2.2.2 快速离散曲波变换的实现方法与步骤第18-20页
    2.3 图像复原结果的质量评价第20-22页
        2.3.1 主观评价第20-21页
        2.3.2 客观评价第21-22页
    2.4 本章小结第22-23页
第3章 基于小波变换和曲波变换的图像去噪算法第23-45页
    3.1 基于小波变换的阈值去噪算法第23-30页
        3.1.1 小波阈值去噪算法的原理第23页
        3.1.2 小波阈值去噪算法的处理流程第23-28页
        3.1.3 实验结果与分析第28-30页
    3.2 基于小波域的维纳滤波去噪算法第30-35页
        3.2.1 基于小波域的维纳滤波去噪算法的原理第30-32页
        3.2.2 基于小波域的维纳滤波去噪算法的处理流程第32-33页
        3.2.3 实验结果与分析第33-35页
    3.3 基于快速离散曲波变换的阈值去噪算法第35-39页
        3.3.1 曲波阈值去噪算法的原理第35页
        3.3.2 曲波阈值去噪算法的处理流程第35-37页
        3.3.3 实验结果与分析第37-39页
    3.4 基于曲波的循环平移阈值去噪算法第39-43页
        3.4.1 基于曲波的循环平移阈值去噪算法的原理第39-40页
        3.4.2 基于曲波的循环平移阈值去噪算法的处理流程第40页
        3.4.3 实验结果与分析第40-43页
    3.5 本章小结第43-45页
第4章 基于曲波的递进式运动模糊图像复原算法第45-69页
    4.1 运动模糊图像的退化模型和频谱特征第45-48页
        4.1.1 运动模糊图像的退化模型第45-46页
        4.1.2 运动模糊图像的频谱特征分析第46-48页
    4.2 运动模糊图像的参数估计第48-55页
        4.2.1 运动模糊图像的角度估计第48-49页
        4.2.2 角度估计的实验结果与分析第49-51页
        4.2.3 运动模糊图像的长度估计第51-53页
        4.2.4 长度估计的实验结果与分析第53-55页
    4.3 基于经典复原算法的运动模糊图像复原第55-62页
        4.3.1 经典复原算法的原理第55-57页
        4.3.2 实验结果与分析第57-62页
    4.4 基于曲波的递进式运动模糊图像复原算法第62-67页
        4.4.1 基于曲波的递进式运动模糊图像复原算法的原理第62页
        4.4.2 基于曲波的递进式运动模糊图像复原算法的处理流程第62-64页
        4.4.3 实验结果与分析第64-67页
    4.5 本章小结第67-69页
第5章 基于暗通道先验信息的雾天图像去雾算法第69-83页
    5.1 基于直方图均衡化的雾天图像增强第69-70页
    5.2 基于暗通道先验信息的雾天图像去雾算法第70-78页
        5.2.1 基于暗通道先验信息的雾天图像去雾算法的原理第70-71页
        5.2.2 雾天图像的参数估计第71-77页
        5.2.3 基于暗通道先验信息的雾天图像去雾算法的处理流程第77-78页
    5.3 实验结果与对比分析第78-82页
    5.4 本章小结第82-83页
第6章 总结与展望第83-85页
    6.1 总结第83页
    6.2 展望第83-85页
参考文献第85-89页
致谢第89页

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