面向单幅图像的超分辨率的方法
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目标与方法 | 第11-12页 |
| 1.3 相关的关键技术 | 第12页 |
| 1.4 本文的篇章结构 | 第12-13页 |
| 1.5 本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 图像的超分辨率问题研究 | 第14-23页 |
| 2.1 超分辨率算法的基本概念 | 第14页 |
| 2.2 超分辨率算法的发展现状 | 第14-16页 |
| 2.3 超分辨率算法的基本分类 | 第16-18页 |
| 2.4 超分辨率算法的不适定性 | 第18-19页 |
| 2.5 超分辨率算法的降噪处理 | 第19-20页 |
| 2.6 抗锯齿技术的问题研究 | 第20-22页 |
| 2.7 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 单幅图像超分辨率的传统方法 | 第23-31页 |
| 3.1 基于插值的超分辨率算法 | 第23-24页 |
| 3.2 基于重建的超分辨率算法 | 第24-27页 |
| 3.2.1 频域方法 | 第24-25页 |
| 3.2.2 空间域方法 | 第25-27页 |
| 3.2.3 频域方法和空间域方法的比较 | 第27页 |
| 3.3 基于学习的超分辨率算法 | 第27-30页 |
| 3.3.1 基于大量外部图像 | 第27-28页 |
| 3.3.2 基于输入图像本身 | 第28-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 面向单幅图像的超分辨率算法 | 第31-50页 |
| 4.1 算法流程及伪代码 | 第31-32页 |
| 4.1.1 算法流程 | 第31-32页 |
| 4.1.2 算法伪代码 | 第32页 |
| 4.2 卷积滤波的采样算法 | 第32-43页 |
| 4.2.1 图片预处理 | 第33页 |
| 4.2.2 图片下采样技术 | 第33-35页 |
| 4.2.3 图片上采样技术 | 第35-37页 |
| 4.2.4 卷积函数 | 第37-39页 |
| 4.2.5 获取高频部分 | 第39-40页 |
| 4.2.6 高频部分融合 | 第40-41页 |
| 4.2.7 算法流程和伪代码 | 第41-43页 |
| 4.2.8 高频结果 | 第43页 |
| 4.3 抗锯齿算法 | 第43-49页 |
| 4.3.1 算法概述 | 第44-45页 |
| 4.3.2 输入图像类型 | 第45-46页 |
| 4.3.3 边缘检测 | 第46页 |
| 4.3.4 抗锯齿恢复 | 第46-48页 |
| 4.3.5 算法伪代码 | 第48页 |
| 4.3.6 边缘检测结果 | 第48-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 结果分析和算法应用 | 第50-59页 |
| 5.1 结果分析 | 第50-57页 |
| 5.1.1 超分辨率结果的评价方法 | 第50-52页 |
| 5.1.2 程序运行环境 | 第52页 |
| 5.1.3 实验结果和对比分析 | 第52-57页 |
| 5.2 算法应用 | 第57-58页 |
| 5.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 结束语 | 第59-61页 |
| 6.1 主要工作与创新点 | 第59-60页 |
| 6.2 后续研究工作 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第66-67页 |
| 附件 | 第67-69页 |
