基于结构特征学习字典的图像超分辨率研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 图像质量评价方法 | 第13-15页 |
| 1.4 本文研究内容及结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 常用的超分辨率重建方法 | 第17-33页 |
| 2.1 超分辨率重建问题 | 第17-19页 |
| 2.1.1 分辨率与超分辨率 | 第17-18页 |
| 2.1.2 图像的退化模型 | 第18-19页 |
| 2.2 基于插值的超分辨率重建方法 | 第19-23页 |
| 2.2.1 最近邻插值法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 双线性插值法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 双三次插值法 | 第21-23页 |
| 2.3 基于重建的超分辨率重建方法 | 第23-26页 |
| 2.3.1 迭代反向投影法 | 第23-25页 |
| 2.3.2 凸集投影法 | 第25-26页 |
| 2.4 基于学习的超分辨率重建方法 | 第26-32页 |
| 2.4.1 稀疏表示理论 | 第27-29页 |
| 2.4.2 算法原理 | 第29页 |
| 2.4.3 算法实现 | 第29-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于方向边缘学习字典的超分辨率重建 | 第33-47页 |
| 3.1 学习字典 | 第33-35页 |
| 3.2 方向边缘学习字典 | 第35-39页 |
| 3.2.1 方向边缘模板 | 第35-36页 |
| 3.2.2 方向边缘字典 | 第36-39页 |
| 3.3 基于方向边缘学习字典的超分辨率重建 | 第39-46页 |
| 3.3.1 重建模型 | 第39-40页 |
| 3.3.2 数值实现 | 第40-42页 |
| 3.3.3 实验结果及分析 | 第42-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于结构不相似学习字典的超分辨率重建 | 第47-67页 |
| 4.1 图像非局部自相似性 | 第47-49页 |
| 4.2 基于结构不相似学习字典的图像超分辨率重建 | 第49-56页 |
| 4.2.1 块结构相似性判断标准 | 第50-52页 |
| 4.2.2 结构不相似学习字典构建 | 第52-55页 |
| 4.2.3 图像重建 | 第55-56页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第56-65页 |
| 4.3.1 SDLD-ED实验结果 | 第56-58页 |
| 4.3.2 SDLD-MD实验结果 | 第58-59页 |
| 4.3.3 SDLD-SSIM实验结果 | 第59-61页 |
| 4.3.4 三种方法的对比分析 | 第61-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 附录 | 第75-77页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
