基于稀疏表示的图像复原算法研究



基于稀疏表示的图像复原算法研究

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基于稀疏表示的图像复原算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第1章绪论	第10-16页
· 课题研究背景及意义	第10-11页
· 国内外研究现状	第11-14页
· 基于传统方式的图像滤波	第11页
· 基于小波域的图像复原	第11-12页
· 基于正则化的图像复原	第12-13页
· 基于稀疏表示的图像复原	第13-14页
· 论文的主要工作和创新点	第14页
· 本文内容安排	第14-16页
第2章图像复原算法及质量评价	第16-28页
· 降质图像数学模型	第16-17页
· 图像复原的病态问题	第17-18页
· 基于频域的图像复原	第18-21页
· 逆滤波	第19-20页
· 维纳滤波	第20-21页
· 同态滤波	第21页
· 基于线性代数的图像复原	第21-24页
· 无约束最小二乘复原	第22页
· 有约束的最小二乘复原	第22-24页
· 基于参数统计模型的图像复原	第24-25页
· 最大后验复原	第24-25页
· 最大熵复原	第25页
· 图像复原的质量评价	第25-26页
· 本章小结	第26-28页
第3章基于多尺度几何分析的图像复原	第28-42页
· 引言	第28页
· 多尺度几何分析	第28-30页
· Contourlt 变换	第28-30页
· 基于小波阈值和维纳滤波结合的图像复原	第30-36页
· 维纳滤波的局限性	第31页
· 小波阈值函数	第31-33页
· 算法实现	第33页
· 实验分析	第33-36页
· 基于 Contourlet 分层阈值和维纳滤波结合的图像复原	第36-41页
· Contourlet 分层噪声方差估计	第37-38页
· 算法实现	第38页
· 实验分析	第38-41页
· 本章小结	第41-42页
第4章基于高斯混合尺度模型的图像复原	第42-54页
· 引言	第42页
· 基于高斯混合尺度模型的贝叶斯最小二乘估计	第42-45页
· 高斯混合尺度模型	第42-44页
· 贝叶斯最小二乘估计	第44-45页
· 基于高斯混合尺度模型和维纳滤波结合的图像复原	第45-48页
· 平稳小波	第45-47页
· 算法实现	第47-48页
· 实验分析	第48-52页
· 本章小结	第52-54页
第5章基于稀疏正则化的图像复原	第54-66页
· 引言	第54页
· 图像的稀疏表示	第54-57页
· 图像稀疏分解系数的优化算法	第55-56页
· 冗余字典的设计	第56-57页
· 基于自适应字典的稀疏正则化图像复原	第57-61页
· 基于稀疏表示的正则化模型	第58页
· 自适应字典选择的优化	第58-60页
· 算法的实现	第60-61页
· 实验分析	第61-64页
· 本章小结	第64-66页
结论	第66-68页
参考文献	第68-72页
致谢	第72-73页
作者简介	第73页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。

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