能量泛函正则化模型理论分析及应用

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前言
第1章 能量泛函正则化模型研究进展
1.1 能量泛函正则化模型的起源
1.2 能量泛函正则化模型的形式
1.2.1 点扩散函数的形式
1.2.2 拟合项的形式
1.2.3 正则项的形式
1.2.4 权重的确定方法
1.2.5 正则化模型解的特性
1.3 能量泛函正则化模型 外研究现状
1.3.1 空域正则化模型研究进展
1.3.2 变换域正则化模型研究进展
1.3.3 空域与变换域混合正则化模型研究进展
1.4 图像恢复能量泛函正则化模型存在的问题与发展趋势
1.4.1 图像恢复正则化模型存在的问题
1.4.2 图像恢复正则化模型的发展趋势
参考文献
第2章 图像稀疏化基本理论
2.1 傅里叶变换及在图像处理中的应用
2.1.1 傅里叶变换
2.1.2 高维傅里叶变换的特性
2.1.3 傅里叶变换在图像处理中的应用
2.2 小波变换及在图像处理中的应用
2.2.1 小波变换
2.2.2 小波变换在图像处理中的应用
2.2.3 小波变换在微分方程中的应用
2.3 样条函数
2.4 框架及其构造
2.4.1 框架
2.4.2 紧框架的构造
参考文献
第3章 半二次型能量泛函正则化模型基本原理及应用
3.1 半二次型正则项的特性
3.1.1 正则项中的一元势函数
3.1.2 正则项中的二元势函数
3.2 半二次型能量泛函正则化模型
3.2.1 乘式半二次型正则化模型
3.2.2 加式半二次型正则化模型
3.3 半二次型能量泛函正则化模型牛顿迭代原理
3.3.1 预条件共轭梯度迭代算法
3.3.2 半二次型能量泛函正则化模型牛顿迭代算法
3.3.3 迭代算法步长的确定
3.3.4 半二次型能量泛函正则化模型牛顿迭代算法收敛特性
3.3.5 半二次型能量泛函正则化模型在图像恢复中的应用
3.4 半二次型能量泛函正则化模型交替迭代原理
参考文献
第4章 能量泛函正则化模型整体处理及在图像恢复中的应用
4.1 成像系统模型整体处理
4.2 KL-TV能量泛函正则化模型及应用
4.2.1 KL-TV能量泛函正则化模型