| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的主要工作及内容安排 | 第13-15页 |
| 第2章 基于稀疏模型的图像重建 | 第15-32页 |
| 2.1 稀疏表示理论 | 第15-21页 |
| 2.1.1 图像的稀疏表示理论 | 第15-17页 |
| 2.1.2 贪婪算法 | 第17-19页 |
| 2.1.3 近似稀疏模型(Smoothed LO,SLO) | 第19-21页 |
| 2.2 超分辨率重建 | 第21-29页 |
| 2.2.1 超分辨率重建模型 | 第21-22页 |
| 2.2.2 超分辨率重建的方法 | 第22-29页 |
| 2.3 图像去噪 | 第29-30页 |
| 2.3.1 空域法去噪 | 第29-30页 |
| 2.3.2 变换域去噪 | 第30页 |
| 2.4 本章小结及研究展望 | 第30-32页 |
| 第3章 基于SLO字典学习的图像超分辨率重构研究 | 第32-42页 |
| 3.1 稀疏模型的超分辨率重建 | 第32-33页 |
| 3.2 近似稀疏字典学习的超分辨率重建 | 第33-37页 |
| 3.2.1 近似稀疏表示过程 | 第34-35页 |
| 3.2.2 近似稀疏模型的字典学习 | 第35-37页 |
| 3.3 图像重建结果与分析 | 第37-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 基于SLO的图像去噪研究 | 第42-55页 |
| 4.1 稀疏模型图像去噪 | 第42页 |
| 4.2 基于SLO的去噪模型 | 第42-44页 |
| 4.3 SLO_KSVD的字典学习 | 第44-46页 |
| 4.3.1 经典KSVD字典学习 | 第44-45页 |
| 4.3.2 改进的KSVD字典学习方法 | 第45-46页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第46-53页 |
| 4.4.1 外图像的去噪 | 第46-50页 |
| 4.4.2 自然图像的去噪 | 第50-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 总结与展望 | 第55-58页 |
| 5.1 总结 | 第55-56页 |
| 5.2 下一步工作 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 攻读硕士学位期间的成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |