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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
本篇论文共
135
页,
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。
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