贝叶斯框架下图像恢复及相关技术的研究



贝叶斯框架下图像恢复及相关技术的研究

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贝叶斯框架下图像恢复及相关技术的研究

论文目录
摘要	第1-7 页
ABSTRACT	第7-11 页
第一章绪论	第11-21 页
· 研究背景及意义	第11-12 页
· 图像恢复的研究现状	第12-16 页
· 参数估计的研究现状	第12-13 页
· 图像降噪的研究现状	第13-15 页
· 图像去模糊的研究现状	第15-16 页
· 论文的组织结构及创新	第16-21 页
· 论文的组织结构	第16-18 页
· 论文的主要创新点	第18-21 页
第二章图像恢复的基本理论与方法	第21-29 页
· 引言	第21 页
· 图像退化的一般模型	第21-25 页
· 常见的噪声统计模型	第22-24 页
· 常见的点扩散函数	第24-25 页
· 图像恢复的贝叶斯方法	第25-27 页
· 图像质量的客观评价标准	第27-28 页
· 本章小结	第28-29 页
第三章图像恢复中参数估计问题的研究	第29-43 页
· 图像恢复的经典参数估计方法	第29-33 页
· 图像恢复的贝叶斯参数估计算法	第33-42 页
· 参数及图像的先验分布	第33-36 页
· 算法的描述	第36-38 页
· 实验结果及分析	第38-42 页
· 本章小结	第42-43 页
第四章图像降噪及其关键技术的研究	第43-75 页
· 基于扩散技术的图像降噪	第43-53 页
· 图像扩散模型的介绍	第43-45 页
· 基于扩散技术的变分贝叶斯降噪算法	第45-49 页
· 实验结果及分析	第49-53 页
· 基于有界变分空间模型的图像降噪	第53-74 页
· BV 空间理论及其模型	第53-55 页
· TV 降噪模型及其数值计算	第55-60 页
· 色彩空间模型介绍	第60-63 页
· 基于混合模型和空间投影的彩色图像降噪算法	第63-69 页
· 实验结果及分析	第69-74 页
· 本章小结	第74-75 页
第五章图像去模糊及其关键技术的研究	第75-113 页
· 基于稀疏表示技术的图像去模糊	第75-86 页
· 信号的稀疏表示及其算法	第75-78 页
· 稀疏表示在图像恢复中的应用	第78-79 页
· 基于混合先验模型的稀疏图像去模糊算法	第79-83 页
· 实验结果及分析	第83-86 页
· 基于Sobolev 空间模型的图像去模糊	第86-98 页
· Sobolev 空间理论及其正则模型	第86-88 页
· 调和模型的收敛性分析	第88-90 页
· 正则化技术与贝叶斯方法的统一	第90-91 页
· 基于调和模型的图像盲去模糊算法	第91-95 页
· 实验结果及分析	第95-98 页
· 多信道图像盲去模糊	第98-111 页
· 多信道图像恢复技术介绍	第99-100 页
· 盲信源分离与信道盲辨识	第100-103 页
· 基于混合模型的多信道图像盲去模糊算法	第103-107 页
· 实验结果及分析	第107-111 页
· 本章小结	第111-113 页
总结与展望	第113-116 页
参考文献	第116-128 页
攻读博士学位期间取得的研究成果	第128-129 页
致谢	第129页

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