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基于总变分和稀疏正则化的大气湍流退化图像盲解卷积复原
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第13-25页
    1.1 引言第13-14页
    1.2 自适应光学技术第14-17页
    1.3 自适应光学图像事后处理技术第17-19页
        1.3.1 相位差法第17-18页
        1.3.2 斑点图像重建法第18页
        1.3.3 盲解卷积法第18-19页
    1.4 图像盲解卷积技术研究现状第19-22页
        1.4.1 图像盲解卷积技术国外发展趋势第20-22页
        1.4.2 图像盲解卷积技术国内研究现状第22页
    1.5 本文的研究目的与主要研究内容第22-25页
第2章 大气湍流下的成像模型与图像质量评价第25-35页
    2.1 大气湍流概述第25-28页
    2.2 Zernike多项式第28-30页
    2.3 光学图像的成像模型第30-32页
    2.4 图像复原质量评价第32-33页
    2.5 本章小结第33-35页
第3章 经典图像盲复原算法研究第35-47页
    3.1 滤波图像盲复原法第36页
    3.2 维纳滤波盲解卷积法第36-37页
    3.3 Richardson-Lucy盲解卷积复原算法第37-39页
    3.4 基于经典算法的仿真研究第39-45页
        3.4.1 基于Weiner-IBD复原方法的仿真研究第39-42页
        3.4.2 基于RL算法和OMFBD算法的仿真研究第42-45页
    3.5 本章小结第45-47页
第4章 基于总变分正则化的图像处理算法仿真研究第47-65页
    4.1 基于总变分降噪的仿真研究第47-53页
        4.1.1 总变分降噪原理第47-49页
        4.1.2 基于自适应参数的总变分降噪算法原理第49页
        4.1.3 总变分边缘保持能力第49-51页
        4.1.4总变分降噪仿真实验第51-53页
    4.2 基于总变分的大气湍流退化图像复原第53-63页
        4.2.1 两阶段估计法第53-54页
        4.2.2 分裂Bregman算法原理第54-55页
        4.2.3 基于分裂Bregman的总变分盲卷积复原算法第55-57页
        4.2.4 基于总变分盲复原的大气湍流退化图像仿真实验第57-63页
    4.3 本章小结第63-65页
第5章 稀疏先验模型的盲解卷积图像复原研究第65-85页
    5.1 图像梯度的稀疏先验模型第65-66页
    5.2 基于稀疏先验模型的图像盲复原模型第66页
    5.3 基于分裂Bregman的数值求解方法第66-69页
    5.4 大气湍流退化图像仿真实验第69-76页
        5.4.1 大气湍流点扩展函数仿真第69-70页
        5.4.2 基于稀疏先验盲解卷积的大气湍流图像复原第70-74页
        5.4.3 p值的选取原则第74-76页
    5.5 像差对图像复原的影响第76-81页
        5.5.1 单独模式像差对图像复原的影响第76-79页
        5.5.2 Zernike-RMS对复原质量的影响第79-81页
    5.6 真实退化图像复原第81-83页
    5.7 本章小结第83-85页
第6章 总结与展望第85-87页
    6.1 本文主要工作内容与创新点第85-86页
    6.2 未来工作展望第86-87页
参考文献第87-93页
致谢第93-95页
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果第95页

 
 
论文编号BS4159308,这篇论文共95
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