| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题来源及研究的背景和意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 课题的来源 | 第8页 |
| 1.1.2 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状综述 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容及组织结构 | 第14-16页 |
| 1.3.1 本文的主要研究内容 | 第14页 |
| 1.3.2 本文的文章结构 | 第14-16页 |
| 第2章 超分辨率图像重建理论与算法研究 | 第16-29页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 超分辨率重建模型 | 第16-21页 |
| 2.2.1 图像超分辨率概念 | 第16-20页 |
| 2.2.2 图像的观测模型 | 第20-21页 |
| 2.3 超分辨率重建算法 | 第21-27页 |
| 2.3.1 基于非均匀插值的图像SR重建算法 | 第21-24页 |
| 2.3.2 基于建模的图像SR重建算法 | 第24-27页 |
| 2.3.3 基于学习的图像SR重建算法 | 第27页 |
| 2.4 超分辨率图像重建需要解决的问题 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 随机块匹配算法 | 第29-43页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 图像块运动估计模型 | 第29-30页 |
| 3.3 常见的块匹配算法 | 第30-32页 |
| 3.3.1 三步搜索算法 | 第30-31页 |
| 3.3.2 四步搜索算法 | 第31页 |
| 3.3.3 菱形搜索算法 | 第31-32页 |
| 3.3.4 自适应十字搜索算法 | 第32页 |
| 3.4 随机块匹配算法 | 第32-36页 |
| 3.4.1 随机块匹配基本原理 | 第33-34页 |
| 3.4.2 随机块匹配算法实现 | 第34-36页 |
| 3.5 改进的K近邻随机块匹配算法 | 第36-39页 |
| 3.6 实验结果及讨论 | 第39-42页 |
| 3.7 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于改进自适应核回归的序列图像超分辨率重建算法 | 第43-63页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 经典核回归 | 第43-46页 |
| 4.3 自适应核回归超分辨率重建算法 | 第46-47页 |
| 4.4 加速的SKRSR重建算法 | 第47-57页 |
| 4.4.1 运动估计及补偿 | 第47-49页 |
| 4.4.2 KNN随机块匹配 | 第49-50页 |
| 4.4.3 核回归重建 | 第50-52页 |
| 4.4.4 导向核计算 | 第52-54页 |
| 4.4.5 算法实现 | 第54-57页 |
| 4.5 增加异常点剔除的SKRSR重建算法 | 第57-58页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第58-62页 |
| 4.6.1 图像质量评价标准 | 第58页 |
| 4.6.2 实验结果 | 第58-62页 |
| 4.7 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72页 |