基于稀疏表示的图像超分辨率重建

摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第一章 绪论	第8-20页
·研究背景和意义	第8-9页
·图像超分辨率重建技术的研究概况	第9-11页
·国外的研究概况	第9-11页
·国内的研究概况	第11页
·图像超分辨率重建的常用方法	第11-15页
·频域法	第11-13页
·空域法	第13-15页
·基于学习的图像超分辨率重建	第15-17页
·基于学习的图像超分辨率重建的发展状况	第15-16页
·K- S VD 字典学习方法	第16-17页
·图像超分辨率重建的评价标准	第17-18页
·主观评价标准	第17页
·客观评价标准	第17-18页
·本文的主要工作及章节安排	第18-20页
第二章 基于字典学习和结构相似的图像超分辨率重建	第20-32页
·相关工作	第20-21页
·训练字典的传统方法	第21-22页
·利用结构相似和 K- S VD 方法训练字典	第22-25页
·建立模型	第22页
·模型的求解	第22-24页
·联合训练字典	第24-25页
·图像局部优化	第25-26页
·实验结果与分析	第26-31页
·本章小结	第31-32页
第三章 基于结构聚类的图像超分辨率重建	第32-42页
·基于结构聚类的图像超分辨率重建模型	第32-33页
·模型的解释	第33-35页
·可控核	第33-35页
·权值	第35页
·基于结构聚类的图像超分辨率重建	第35-36页
·实验结果与分析	第36-41页
·本章小结	第41-42页
第四章 基于非局部全变分的图像超分辨率重建	第42-52页
·非局部全变分模型	第42-43页
·基于非局部全变分的图像超分辨率重建模型	第43-44页
·基于非局部全变分的图像超分辨率重建	第44-45页
·实验结果与分析	第45-50页
·本章小结	第50-52页
第五章 总结与展望	第52-54页
·总结	第52-53页
·展望	第53-54页
致谢	第54-56页
参考文献	第56-62页
研究生在读期间的研究成果	第62-63页