基于矢量场拟合的非均匀运动图像去模糊
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.3 本文研究工作 | 第14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14-17页 |
| 第二章 图像运动去模糊算法 | 第17-31页 |
| 2.1 理论知识 | 第17-21页 |
| 2.1.1 退化模型分析 | 第18-20页 |
| 2.1.2 模糊类型 | 第20-21页 |
| 2.2 无约束的复原算法 | 第21-24页 |
| 2.2.1 无约束复原算法 | 第21-23页 |
| 2.2.2 逆滤波算法 | 第23-24页 |
| 2.2.3 L-R算法 | 第24页 |
| 2.3 有约束的复原算法 | 第24-26页 |
| 2.3.1 维纳滤波算法 | 第25页 |
| 2.3.2 最小二乘方约束算法 | 第25-26页 |
| 2.4 图像复原质量的评价 | 第26-29页 |
| 2.4.1 参考型客观图像评价方法 | 第27-28页 |
| 2.4.2 无参考型客观图像评价方法 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于矢量场拟合的非均匀运动图像建模 | 第31-41页 |
| 3.1 非均匀运动图像矢量场建模 | 第31页 |
| 3.2 SIFT运动图像点匹配 | 第31-33页 |
| 3.3 基于矢量场拟合的非均匀运动去模糊 | 第33-35页 |
| 3.3.1 运动数据的初始化 | 第33页 |
| 3.3.2 运动数据矢量场拟合 | 第33-34页 |
| 3.3.3 运动数据加权矢量场拟合 | 第34-35页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第35-39页 |
| 3.4.1 相邻帧特征点匹配 | 第35-36页 |
| 3.4.2 运动矢量场拟合 | 第36-38页 |
| 3.4.3 两种光流法生成的矢量场 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于反卷积的非均匀运动图像去模糊 | 第41-51页 |
| 4.1 概述 | 第41-46页 |
| 4.1.1 光流法 | 第41-43页 |
| 4.1.2 非均匀参数化几何模型 | 第43-45页 |
| 4.1.3 卷积神经网络 | 第45-46页 |
| 4.2 基于非均匀矢量场的运动图像去模糊 | 第46-50页 |
| 4.2.1 基于非均匀矢量场的运动模糊核估计 | 第46-47页 |
| 4.2.2 基于非均匀矢量场的运动去模糊 | 第47-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 总结 | 第51页 |
| 5.2 展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 附录A 攻读硕士期间发表论文与申请软件著作权 | 第61页 |
