图像内容和结构的优化问题-研究

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1、浙江大学硕士学位论文目录3．1研究背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯233．1．1应用前景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯233．2问题描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯243．3基于图像模糊程度和熵值学习的图像预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯283．3．1图像的模糊程度计算⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯283．3．2图像熵值计算⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯303-3．3去模糊的参数计算⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯303．4图像去模糊过程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

2、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯313．4．1非线性扩散滤波⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯323．4．2震荡滤波⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯333．4．3点扩散函数估计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯343．4．4图像反卷积⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯343．5基于引导图像滤波的图像后处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯353．6实验结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯363．6．1非均匀抖动去模糊实验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯363．6．2均匀抖动去模糊实验⋯⋯⋯⋯⋯

3、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯383．7本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯40第4章图像结构优化中的视觉显著区域学习⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一424．1研究背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯424．1．1应用前景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯424．2问题描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯434．3基于抑制反馈机制的视觉显著区域学习⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯464．3．1底层视觉特征的提取与学习⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯464．3．2高层语义特征的提取与学习

4、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯494．3．3基于反馈机制的特征融合⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯534．4实验结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯544．4．1定性实验结果比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯55浙江大学硕士学位论文目录4．4．2定量实验结果比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯574．5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯58第5章总结与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一595．1工作总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯595．2

5、未来展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯60参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯6l攻读硕士学位期间主要的研究成果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯66致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．67浙江大学硕士学位论文图目录图1．1论文逻辑架构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4图2．1运动模糊和失焦模糊示例⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯6图2．2自然图片和对应的颜色梯度分布(红色曲线)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．7图2．3基于贝叶斯模型的图

6、像去模糊流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯8图2．4基于模糊图片噪音图片对的图片去模糊效果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯9图2．5相机平移和旋转造成的抖动分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．10图2．6基于前景和背景分析的图片去模糊算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一1l图2．7旋转抖动图片模糊示例⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．12图2．8三维空间上的点扩散函数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．13图2．9基于硬件去模糊的设备⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．13图2．10图片构图中的三分法则⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯14图2．11典型的自底向上视

7、觉显著区域模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯17图2．12真实眼动数据和底层模型预测结果的差距⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯18图2．13加入人脸特征的视觉显著模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯19图2．14Judd等提出的图片13个视觉特征⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一20图2．15基于特征熵增益的显著区域模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯21图3．1空间非均匀抖动造成的各处不同的点扩散函数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．25图3．2图像去模糊过程流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．27图3．3自然模糊图片和人工模糊图片对比⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．28图3．4不同模糊

8、程度图片的相邻元素的灰度差分布⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．29图3．5分块图像模糊程度和加入熵值信息的图像模糊程度⋯