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全新正版图像处理并行算法与应用97871215076化学工业
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章 绪论
1.1 图像复原的意义
1.2 图像复原正则化方法
1.2.1 图像的退化机制和退化建模
1.2.2 基于变分偏微分方程的正则化方法
1.. 基于小波框架理论的正则化方法
1.2.4 基于图像稀疏表示的正则化方法
1.2.5 基于随机场的正则化方法
1.3 图像复原非线迭代算法
1.3.1 传统方法
1.3.2 算子分裂方法
1.3.3 分裂算法的收敛分析
1.3.4 正则化参数的自适应估计
第2章 数学基础
2.1 概述
2.2 卷积
2.2.1 一维离散卷积
2.2.2 二维离散卷积
. Fourier变换和离散Fourier变换
2.4 Hilbert空间中的不动点理论和方法
2.4.1 Hilbert空间
2.4.2 非扩张算子与不动点迭代
2.4.3 极大单调算子
2.4.4 l1球投影问题的求解
第3章 图像复原的病态及保持图像细节的正则化
3.1 概述
3.2 典型的图像模糊类型
3.3 图像去模糊的病态
3.3.1 卷积方程的离散化和模糊矩阵的病态分析
3.3.2 基于逆滤波的图像复原
3.4 Tikhonov图像正则化
3.4.1 Tikhonov正则化思想
3.4.2 Wiener滤波
3.4.3 约束二乘滤波
3.5 保持图像细节的正则化
3.5.1 广义全变差正则化模型
3.5.2 剪切波正则化模型
3.6 图像质量评价
第4章 TV正则化图像复原中的快速自适应参数估计
4.1 概述
4.2 TV图像复原中的参数自适应估计方法概述
4.3 基于ADMM和偏差原理的快速自适应参数估计
4.3.1 TV正则化问题的增广Lagrange模型
4.3.2 算法导出
4.3.3 收敛分析
4.3.4 参数设置
4.4 快速自适应参数估计算的推
4.4.1 等价的分裂Bregman算法
4.4.2 带有快速自适应参数估计的区间约束TV图像复原
4.5 实验结果
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