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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--基于偏微分方程的图像复原和增强算法研究
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基于偏微分方程的图像复原和增强算法研究
 
     论文目录
 
中文摘要第1-7页
英文摘要第7-12页
第一章 绪论第12-20页
   ·引言第12-13页
   ·发展与历史研究现状第13-16页
   ·基于偏微分方程的图像恢复、增强和分割算法第16-17页
   ·论文的选题意义第17-18页
   ·本文的组织结构、主要工作及创新第18-20页
第二章 基于变分最小化的图像复原第20-46页
   ·引言第20-21页
   ·图像复原模型第21-24页
   ·图像恢复问题的不适定性及其解法第24-25页
     ·反问题、第一类算子方程与不适定性第24页
     ·正则化方法第24-25页
   ·全变分最小化图像复原第25-29页
   ·一种变正则参数的四阶偏微分方程图像恢复模型第29-35页
     ·正则参数的选取第31-33页
     ·四阶偏微分方程模型的离散解法第33-34页
     ·实验结果与讨论第34-35页
   ·基于变分模型的彩色图像复原算法第35-46页
     ·引言第35页
     ·颜色模型第35-37页
     ·一种RGB 颜色空间中保持纹理的去噪模型第37-41页
     ·CB 颜色空间中的图像复原第41-43页
     ·实验结果与讨论第43-46页
第三章 基于各向异性扩散方程的图像平滑第46-77页
   ·引言第46-48页
   ·各向同性扩散方程与图像恢复第48-49页
   ·各向异性扩散方程与图像恢复第49-54页
     ·Perona-Malik 方程第49-51页
     ·变参数预平滑方程第51-52页
     ·图像平滑与能量扩散过程第52-54页
     ·异向扩散模型的极值原理第54页
   ·一个改进的噪声图像恢复模型第54-57页
     ·Beltrami 流与图像恢复第54-56页
     ·实验结果与结论第56-57页
   ·复数域内的异向滤波方法第57-63页
     ·复数域内的扩散方程第57-59页
     ·本文提出的扩散方程第59页
     ·实验结果及讨论第59-60页
     ·复数域内的各向异性扩散滤波方程解的存在唯一性第60-63页
   ·基于异向扩散滤波方向特性的去噪方法第63-67页
   ·关于各向异性扩散迭代终止时间的讨论第67-71页
     ·小波分析基本理论第68-69页
     ·实验结果与讨论第69-71页
   ·基于异向扩散滤波的视频图像降噪第71-72页
     ·视频图像降噪的异向扩散滤波模型第71页
     ·实验结果与讨论第71-72页
   ·小波域内的各向异性扩散滤波第72-76页
     ·正交小波变换与平稳小波变换第72-74页
     ·白噪声与有色噪声第74-76页
   ·小结第76-77页
第四章 基于偏微分方程的图像增强算法第77-97页
   ·引言第77-78页
   ·图像增强的偏微分方程模型第78-82页
     ·反向扩散滤波方程第78-79页
     ·基于冲击滤波的图像增强模型第79-82页
   ·冲击滤波在图像超分辨率处理中的应用第82-88页
     ·带噪声信号的冲击滤波模型第82-85页
     ·基于冲击滤波的图像放大第85-88页
   ·一种带噪声文本图像增强算法第88-90页
     ·文本图像增强模型第88-89页
     ·实验结果与讨论第89-90页
   ·复数域内的图像增强扩散滤波方程第90-93页
     ·复数域内的反向扩散滤波第90-91页
     ·复数域内的双向扩散滤波方程第91-92页
     ·实验结果和讨论第92-93页
   ·基于偏微分方程的图像直方图修正第93-96页
     ·图像的灰度变换第93-94页
     ·直方图均衡化处理第94-96页
   ·小结第96-97页
第五章 基于全变分模型的图像修描算法第97-106页
   ·引言第97-98页
   ·全变分法在图像修描中的应用第98-102页
     ·基于内插的局部图像修描第98页
     ·基于全变分范数的图像局部修描和增强第98-100页
     ·实验结果和讨论第100-102页
   ·基于图像分解的图像修描算法第102-105页
     ·纹理图像的概念第102页
     ·图像的多尺度分层分解第102-104页
     ·纹理图像修描第104-105页
     ·实验结果第105页
   ·小结第105-106页
第六章 各向异性扩散在图像分割中的一些应用第106-117页
   ·引言第106-107页
   ·多尺度空间中的分水岭算法第107-110页
     ·图像分割的分水岭算法第107-108页
     ·图像的分层分割第108-110页
     ·实验结果和讨论第110页
   ·基于主动轮廓模型的图像分割方法第110-117页
     ·发展历史第110-111页
     ·Snake 模型的概念第111-113页
     ·尺度空间中图像的GVF Snake 模型第113-115页
     ·实验结果和讨论第115-117页
第七章 总结与展望第117-120页
参考文献第120-127页
作者攻读博士学位期间完成的学术论文第127-128页
致谢第128页

 
 
论文编号BS1080658,这篇论文共128
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