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 |