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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于调和模型神经网络的彩色图像复原方法研究
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基于调和模型神经网络的彩色图像复原方法研究
 
     论文目录
 
摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 选题的研究背景及意义第10页
    1.2 国内外研究现状以及发展趋势第10-13页
        1.2.1 国内外研究现状第11-12页
        1.2.2 图像复原技术的发展趋势第12-13页
    1.3 论文的主要工作第13页
    1.4 论文的章节安排第13-15页
第二章 数字图像复原技术基础第15-29页
    2.1 图像复原概述第15-17页
        2.1.1 图像复原的基本概念第15页
        2.1.2 图像的降质模型第15-17页
    2.2 经典的图像复原方法第17-19页
        2.2.1 逆滤波法第18页
        2.2.2 维纳滤波法第18-19页
        2.2.3 最大熵法第19页
    2.3 现代图像复原方法第19-23页
        2.3.1 基于偏微分方程图像复原法第20-21页
        2.3.2 基于小波分析图像复原法第21-23页
    2.4 神经网络基本理论第23-28页
        2.4.1 人工神经网络简介第24-25页
        2.4.2 Hopfield神经网络简介第25-26页
        2.4.3 BP神经网络简介第26-28页
    2.5 本章小结第28-29页
第三章 图像复原质量评价方法第29-41页
    3.1 复原质量的客观评价方法第29-30页
    3.2 复原质量的主观评价方法第30-32页
    3.3 一种基于局部结构相关性的图像复原质量综合评价方法第32-34页
    3.4 实验结果第34-40页
    3.5 本章小结第40-41页
第四章 图像重构理论及边缘检测方法第41-54页
    4.1 图像重构理论第41-45页
        4.1.1 传统的图像重构算法第41-43页
        4.1.2 基于单帧图像RGB值的彩色图像重构第43-45页
    4.2 边缘检测算子第45-47页
    4.3 基于EMD的图像边缘检测第47-49页
        4.3.1 EMD方法原理第47页
        4.3.2 基于EMD的图像边缘检测第47-49页
    4.4 实验结果第49-52页
    4.5 本章小结第52-54页
第五章 基于神经网络的彩色图像复原技术研究第54-65页
    5.1 基于图像局部方差判据的自适应正则化图像复原第54-57页
        5.1.1 正则化图像复原第54-55页
        5.1.2 自适应正则化图像复原第55-57页
    5.2 一种新的基于NN的彩色图像复原方法研究第57-61页
        5.2.1 基于状态连续改变的快速NN彩色图像复原算法第57-59页
        5.2.2 基于调和模型NN的彩色图像复原新方法第59-61页
    5.3 实验结果第61-64页
    5.4 本章小结第64-65页
第六章 结论与展望第65-67页
    6.1 主要工作及创新点第65-66页
    6.2 工作展望第66-67页
参考文献第67-72页
附录第72-73页
致谢第73-74页

 
 
论文编号BS3577500,这篇论文共74
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