数字图像修复技术及其在图像压缩中的应用
| 目录 | 第4-6页 |
| CONTENTS | 第6-8页 |
| 中文摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 图像修复简介 | 第13-14页 |
| 1.2 图像修复技术研究意义 | 第14-18页 |
| 1.3 图像修复技术研究现状 | 第18-19页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第19-21页 |
| 第二章 基于偏微分方程的图像修复 | 第21-31页 |
| 2.1 BSCB修复模型 | 第21-24页 |
| 2.1.1 BSCB模型原理 | 第21-23页 |
| 2.1.2 BSCB模型修复结果 | 第23-24页 |
| 2.2 TV修复模型 | 第24-27页 |
| 2.2.1 TV模型原理 | 第24-26页 |
| 2.2.2 TV模型修复结果 | 第26-27页 |
| 2.3 CDD修复模型 | 第27-30页 |
| 2.3.1 CDD模型原理 | 第27-29页 |
| 2.3.2 CDD模型修复结果 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于纹理合成的图像修复 | 第31-47页 |
| 3.1 基础理论知识 | 第31-33页 |
| 3.1.1 图像纹理 | 第31-32页 |
| 3.1.2 纹理合成技术 | 第32-33页 |
| 3.2 Criminisi修复算法 | 第33-38页 |
| 3.2.1 Criminisi算法原理 | 第33-36页 |
| 3.2.2 Criminisi算法优势 | 第36-38页 |
| 3.3 改进的算法 | 第38-46页 |
| 3.3.1 新的优先权函数 | 第39页 |
| 3.3.2 新的搜索策略 | 第39-41页 |
| 3.3.3. 改进算法的实现 | 第41-42页 |
| 3.3.4 实现结果与分析 | 第42-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 图像修复在图像压缩中的应用 | 第47-56页 |
| 4.1 基于修复技术的图像压缩系统框架 | 第47-48页 |
| 4.2 图像预处理 | 第48-50页 |
| 4.3 基于图像修复技术的解码方案 | 第50-51页 |
| 4.4 系统性能评价指标 | 第51-52页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第52-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结和展望 | 第56-58页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第56-57页 |
| 5.2 今后研究方向 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第64-65页 |
| 学位论文评闼及答辩情况表 | 第65页 |
