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数字图像修复技术的研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-5页 | | ABSTRACT | 第5-9页 | | 第1章 绪论 | 第9-14页 | | ·前言 | 第9-10页 | | ·修复的概念 | 第10页 | | ·国内外数字图像修复技术的发展 | 第10-11页 | | ·修复的应用 | 第11-12页 | | ·本文的内容安排 | 第12-14页 | | 第2章 数字图像修复算法简介 | 第14-30页 | | ·结构性图像修复方法 | 第14-20页 | | ·偏微分方程 | 第15页 | | ·M.Bertalmio 和G. Sapiro 的修复方法 | 第15-17页 | | ·TV 修复模型 | 第17-18页 | | ·CDD 修复模型 | 第18-20页 | | ·基于纹理合成的图像修复方法 | 第20-27页 | | ·纹理合成技术 | 第20-21页 | | ·基于无参数取样的纹理合成 | 第21-23页 | | ·基于L 邻域搜索的图像修复 | 第23-24页 | | ·块拼接的纹理合成 | 第24-25页 | | ·基于优先级的纹理合成 | 第25-27页 | | ·基于纹理与结构分离的综合修复方法 | 第27-30页 | | 第3章 自适应权重多方向图像修复 | 第30-47页 | | ·多方向图像修复 | 第30-33页 | | ·图像修复的框架 | 第31-32页 | | ·多方向修复图像 | 第32-33页 | | ·自适应权重多方向图像修复的具体实现 | 第33-40页 | | ·多方向修复中方向的选择 | 第34-35页 | | ·单方向像素修复—纹理合成 | 第35-37页 | | ·基于置信度的加权 | 第37-39页 | | ·根据误差估计确定自适应权重 | 第39-40页 | | ·实验结果 | 第40-45页 | | ·本章小结 | 第45-47页 | | 第4章 改进的基于连续性的图像修复技术 | 第47-66页 | | ·本章图像变量定义 | 第48页 | | ·Telea 的快速单次图像修复方法 | 第48-51页 | | ·修复框架 | 第49-50页 | | ·修复顺序的确定 | 第50页 | | ·权重的确定 | 第50-51页 | | ·基于连续性的快速图像修复方法 | 第51-54页 | | ·参数μ和(c|→) 的确定—结构张量 | 第52-54页 | | ·基于连续性图像快速图像修复方法的改进 | 第54-62页 | | ·Telea 方法与F.Bornemann 方法的实验分析 | 第54-58页 | | ·改进的修复方法 | 第58-62页 | | ·实验结果 | 第62-65页 | | ·本章小结 | 第65-66页 | | 第5章 总结与展望 | 第66-68页 | | 参考文献 | 第68-71页 | | 致谢 | 第71-72页 | | 攻读硕士期间发表论文 | 第72-74页 |
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论文编号BS1578701，这篇论文共74页
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