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基于变分原理的数字图像恢复技术

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基于变分原理的数字图像恢复技术
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-6页
创新点摘要第6-9页
第一章 绪论第9-13页
  1.1 研究背景与发展现状第9-10页
  1.2 本文涉及的图像恢复问题第10-11页
  1.3 论文主要的研究内容和结构安排第11-13页
第二章 全变分原理图像恢复基础第13-23页
  2.1 全变分基础知识及基本理论第13-15页
    2.1.1 全变分基础第13-14页
    2.1.2 全变分基本理论第14-15页
  2.2 Euler-Lagrange方程第15-19页
    2.2.1 最简函数泛函的欧拉方程第15-16页
    2.2.2 多元函数泛函的欧拉方程第16-19页
  2.3 TV图像恢复模型及PDE推导第19-22页
    2.3.1 TV图像恢复模型第19-20页
    2.3.2 模型的PDE推导第20-22页
本章小结第22-23页
第三章 基于全变分原理的图像去噪第23-43页
  3.1 经典的图像去噪方法第23-29页
    3.1.1 均值滤波去噪第23-24页
    3.1.2 中值滤波去噪第24页
    3.1.3 维纳滤波去噪第24-25页
    3.1.4 实验结果对比分析第25-29页
  3.2 自适应TV去噪模型第29-32页
    3.2.1 各向同性扩散模型第29-30页
    3.2.2 TV去噪模型第30-31页
    3.2.3 自适应TV去噪模型第31-32页
  3.3 自适应全变分中值滤波去噪模型第32-42页
    3.3.1 算法的改进第32-37页
    3.3.2 模型的数值解法第37-38页
    3.3.3 实验结果对比分析第38-42页
本章小结第42-43页
第四章 基于全变分原理的图像去模糊第43-55页
  4.1 点扩散函数(PSF)第43-44页
  4.2 已知模糊核的TV图像去模糊模型第44-48页
    4.2.1 已知模糊核的TV图像去模糊模型第45-47页
    4.2.2 实验结果分析第47-48页
  4.3 TV图像盲复原模型第48-53页
    4.3.1 图像盲复原问题的提出第49页
    4.3.2 TV盲复原模型第49-52页
    4.3.3 实验结果分析第52-53页
本章小结第53-55页
结论第55-56页
参考文献第56-59页
发表文章目录第59-60页
致谢第60-61页
论文摘要第61-68页

本篇论文共68页,点击这进入下载页面
 
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