基于正则化优化的图像视频复原方法研究

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基于正则化优化的图像视频复原方法研究

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基于正则化优化的图像视频复原方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-17页
第一章绪论	第17-25页
· 研究背景及意义	第17-18页
· 研究历史及现状	第18-22页
· 论文主要工作和结构安排	第22-25页
第二章正则化优化的基础知识	第25-41页
· 常用的数学符号和数学概念	第25-26页
· 最优化理论的基础知识	第26-30页
· 最优化理论的基本概念	第26-28页
· 最优化问题的分类	第28页
· 凸优化的基础知识	第28-30页
· 基于概率最大化的决策理论	第30-33页
· 最大化似然条件概率	第30-31页
· 最大化贝叶斯后验概率	第31-32页
· 正则化优化与最大化贝叶斯后验概率之间的联系	第32-33页
· 常见的优化数值算法	第33-41页
· 非凸优化中的数值算法	第33-35页
· 凸优化数值算法	第35-41页
第三章基于组稀疏优化的JPEG量化块效应去除方法	第41-57页
· 引言	第41-42页
· 现有的量化块效应去除方法	第42-43页
· JPEG量化压缩的数据保真项建模	第43-45页
· 基于组稀疏模型的块尺度相关性建模	第45-49页
· 组稀疏优化问题的数值算法设计	第49-51页
· 实验测试结果	第51-57页
· 实现细节	第51-52页
· 实验条件设定	第52页
· 实验结果对比	第52-57页
第四章基于分量分解的老电影瑕疵检测方法	第57-75页
· 引言	第57页
· 现有的图像视频瑕疵检测方法	第57-59页
· 问题建模	第59-65页
· 空间维度上的结构+纹理分解模型	第60-62页
· 帧尺度上的低秩+稀疏分解模型	第62-64页
· 二值化判定	第64-65页
· 数值算法设计	第65-67页
· 实验测试结果	第67-75页
· 实现细节	第68-70页
· 实验条件设定	第70-71页
· 仿真数据测试结果	第71-72页
· 真实数据测试结果	第72-75页
第五章基于内容自适应一般化总变差的图像复原方法	第75-93页
· 引言	第75-76页
· 一般化总变差模型的相关工作	第76-79页
· 内容自适应一般化总变差建模	第79-83页
· 传统一般化总变差的先验概率模型	第79-80页
· 基于内容自适应的改进模型	第80-81页
· 基于循环更新的参数调节策略	第81-83页
· 数值算法设计	第83-86页
· 实验测试结果	第86-93页
· 模型实现细节	第86-88页
· 实验条件设置	第88-89页
· 实验结果对比	第89-93页
第六章基于高阶非局部总变差模型的视频复原方法	第93-123页
· 引言	第93页
· 非局部总变差模型及其相关工作	第93-95页
· 非局部总变差的泛化定义	第94-95页
· 针对视频信号的非局部总变差具体形式	第95页
· 高阶非局部总变差建模	第95-104页
· 传统非局部总变差模型的局限性	第96-97页
· 时空有向非局部梯度	第97-98页
· 高阶非局部总变差模型	第98-102页
· 基于内容自适应的模型改进	第102-103页
· 模型实现细节	第103-104页
· 数值算法设计	第104-109页
· l_b(x)为线性平方函数	第105-106页
· l_b(x)为示性函数的情况	第106-108页
· 针对x和p的子问题求解算法	第108-109页
· 实验测试	第109-123页
· 参数设定	第109-111页
· 视频去模糊问题	第111-113页
· 视频补全问题	第113-117页
· 高速视频压缩感知问题	第117-123页
第七章总结与展望	第123-127页
· 文章总结	第123-124页
· 未来展望	第124-127页
参考文献	第127-133页
致谢	第133-135页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果	第135页

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