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基于正则约束的运动模糊图像盲复原研究

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基于正则约束的运动模糊图像盲复原研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-21页
  1.1 选题背景及意义第11-16页
    1.1.1 图像处理技术分类简介第11-12页
    1.1.2 模糊图像产生的原因第12-13页
    1.1.3 几种典型的模糊图像类型第13-15页
    1.1.4 图像去模糊应用前景第15-16页
  1.2 国内外研究现状第16-20页
    1.2.1 图像非盲去模糊第17页
    1.2.2 图像盲去模糊第17-18页
    1.2.3 从复原方法角度分类第18-19页
    1.2.4 消除运动模糊的五种补偿方法第19-20页
  1.3 论文组织与结构第20-21页
第2章 模糊图像复原理论与框架第21-33页
  2.1 傅里叶变换第21-23页
  2.2 图像退化模型第23-30页
    2.2.1 退化现象的物理模型第23-24页
    2.2.2 连续退化模型第24-26页
    2.2.3 离散退化模型第26-28页
    2.2.4 循环矩阵对角化第28-30页
  2.3 图像盲复原的不适定性第30-32页
  2.4 去模糊处理的流程框架第32页
  2.5 本章小结第32-33页
第3章 基于标准稀疏先验的模糊图像PSF估计第33-51页
  3.1 带噪模糊图像的预处理第33-38页
    3.1.1 基于双边滤波器的图像边缘保持第33-36页
    3.1.2 基于冲击滤波器的图像边缘增强第36-38页
  3.2 图像先验知识第38-43页
    3.2.1 自然图像先验知识第39-40页
    3.2.2 模糊核先验知识第40-41页
    3.2.3 标准化稀疏先验第41-43页
  3.3 标准化稀疏先验的模糊核估计第43-45页
    3.3.1 未知清晰图像高频x的更新第44页
    3.3.2 模糊核k的更新第44-45页
    3.3.3 多尺度模糊核估计第45页
  3.4 模糊核估计实验及分析第45-49页
  3.5 本章小结第49-51页
第4章 基于超拉普拉斯的图像非盲复原第51-59页
  4.1 常见的图像去卷积方法第51-53页
    4.1.1 逆滤波第51页
    4.1.2 维纳滤波第51-52页
    4.1.3 正则滤波第52-53页
    4.1.4 L-R算法第53页
  4.2 基于超拉普拉斯先验的快速去卷积第53-56页
    4.2.1 超拉普拉斯拟合第53-54页
    4.2.2 快速去卷积算法第54-56页
  4.3 去卷积实验结果与分析第56-58页
  4.4 本章小结第58-59页
第5章 基于马氏距离的运动模糊图像质量评价第59-71页
  5.1 图像质量主观评价方法第59-61页
    5.1.1 主观评价的几种方法第59-61页
    5.1.2 主观评价方法的优缺点第61页
  5.2 图像质量客观评价方法第61-63页
    5.2.1 客观评价方法的基本要求第61-62页
    5.2.2 经典的图像质量客观评价方法第62页
    5.2.3 经典图像质量客观评价方法存在的问题第62-63页
  5.3 基于小波分解的马氏距离法客观评价方法第63-70页
    5.3.0 小波变换第63-65页
    5.3.1 马哈尔诺比斯距离第65-66页
    5.3.2 图像质量评价算法改进第66-70页
  5.4 本章小结第70-71页
第6章 结束语第71-73页
  6.1 总结第71页
  6.2 展望第71-73页
参考文献第73-79页
致谢第79页

本篇论文共79页,点击这进入下载页面
 
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