基于变分和小波的原对偶混合模型恢复方法

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基于变分和小波的原对偶混合模型恢复方法

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基于变分和小波的原对偶混合模型恢复方法

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
第1章绪论	第8-13页
1.1 研究背景和研究意义	第8页
1.2 国内外研究现状	第8-11页
1.3 论文研究内容和结构安排	第11-13页
第2章凸优化理论及其应用介绍	第13-20页
2.1 引言	第13页
2.2 凸优化基本理论	第13-15页
2.3 凸优化在信号处理中的应用	第15-19页
2.3.1 凸优化在压缩感知中的应用	第15页
2.3.2 凸优化在图像恢复中的应用	第15-17页
2.3.3 凸优化算法	第17-19页
2.4 本章小结	第19-20页
第3章图像恢复方法的介绍	第20-32页
3.1 引言	第20-21页
3.2 评价图像恢复的方法	第21页
3.3 基于全变分图像恢复	第21-23页
3.3.1 离散梯度	第22页
3.3.2 离散散度	第22-23页
3.3.3 全变分梯度	第23页
3.4 基于稀疏算子的图像恢复	第23-31页
3.4.1 小波变换基本理论	第23-26页
3.4.2 曲波变换	第26-29页
3.4.3 曲波去噪与小波去噪	第29-31页
3.6 本章小结	第31-32页
第4章基于变分和小波的原对偶混合模型恢复方法	第32-45页
4.1 引言	第32页
4.2 基于变分和小波变换的新的混合模型	第32-33页
4.3 利用原对偶的方法求解混合模型	第33-34页
4.4 实验结果及分析	第34-40页
4.4.1 图像修复	第34-38页
4.4.2 图像去噪	第38-40页
4.5 实验原理及部分程序清单	第40-44页
4.5.1 实验原理	第40页
4.5.2 部分程序清单	第40-44页
4.6 本章小结	第44-45页
第5章总结与展望	第45-47页
5.1 本文总结	第45页
5.2 工作展望	第45-47页
致谢	第47-48页
参考文献	第48-49页

本篇论文共49页，点击这进入下载页面。

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