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空间超分辨率图像重建算法研究

摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第一章 绪论第13-26页
   ·研究的背景和意义第13-15页
     ·研究背景第13-14页
     ·超分辨率技术应用前景第14页
     ·超分辨率技术研究的理论意义第14-15页
   ·相关技术及发展第15-22页
     ·图像配准技术第15-19页
     ·图像恢复技术第19-22页
   ·本文的主要研究内容和创新点第22-25页
     ·研究目标第22页
     ·研究内容第22-24页
     ·亟待解决的关键性问题第24页
     ·创新之处第24-25页
   ·本文的组织结构第25页
   ·本章小结第25-26页
第二章 超分辨率图像重建技术简介第26-41页
   ·基本概念及问题描述第26-30页
     ·分辨率与超分辨率概念第26-27页
     ·超分辨率重建与相关图像技术的关系第27页
     ·图像退化数学模型及重建方法第27-28页
     ·超分辨率重建算法原理第28-30页
   ·国内外发展现状第30-37页
     ·频域超分辨率重建算法第30页
     ·凸集映射法第30-31页
     ·非均匀插值法第31页
     ·迭代后向投射法第31-32页
     ·基于 Bayes理论的统计估计方法第32-34页
     ·其他基于图像重建的超分辨率算法第34-36页
     ·基于学习的超分辨率重建算法第36-37页
   ·现存难点第37页
   ·超分辨率重建算法的性能评价第37-40页
     ·重建图像质量通用量化指标第37-39页
     ·识别应用中重建图像质量的评价标准第39页
     ·重建算法复杂度评价第39-40页
   ·本章小结第40-41页
第三章 基于 MAP 的单帧图像超分辨率重建第41-66页
   ·引言第41-42页
   ·单帧图像超分辨率重建方法现状第42-45页
     ·插值类方法第42-44页
     ·基于图像重建的方法第44-45页
     ·基于训练学习的方法第45页
   ·基于 MAP 的单帧超分辨率重建算法第45-54页
     ·图像观测的数学模型第45页
     ·最大后验估计 MAP 算法第45-48页
     ·图像光滑度度量方法第48-49页
     ·单帧图像超分辨率重建算法实现第49-54页
   ·实验及讨论第54-65页
     ·车牌识别实验第54-60页
     ·文档识别实验第60-63页
     ·普通图像实验第63-65页
   ·本章小结第65-66页
第四章 图像序列的超分辨率重建第66-118页
   ·引言第66-68页
   ·图像配准算法第68-82页
     ·Keren配准算法第70-71页
     ·基于 Harris角点和双向邻域互相关的配准算法第71-76页
     ·基于 SIFT 和向量夹角余弦的配准算法第76-79页
     ·RANSAC算法和对极几何约束第79-81页
     ·图像配准的流程及实现步骤第81-82页
   ·超分辨率重建算法第82-93页
     ·像素“可信度”定义第82-83页
     ·向高分辨率网格映射第83-85页
     ·填充“空洞”像素值第85-91页
     ·算法复杂度分析及加速第91-93页
   ·算法实现流程及实验讨论第93-116页
     ·基于 Keren配准的快速超分辨率重建第93-99页
     ·基于 Harris角点和双向邻域互相关的超分辨率重建第99-100页
     ·基于 SIFT 特征的多分辨率序列的超分辨率重建第100-116页
   ·本章小结第116-118页
第五章 高精度天体测量与星系图像超分辨率图像重建第118-147页
   ·引言第118-121页
   ·高精度恒星定心算法第121-129页
     ·四种亚像素级定心算法第122-124页
     ·数据归算方法第124页
     ·定心算法比较实验第124-129页
   ·星系图像的超分辨率重建第129-145页
     ·观测图像预处理第130-132页
     ·自动搜星定位第132-134页
     ·星系图像配准第134-137页
     ·星系图像超分辨率重建实验第137-145页
   ·本章小结第145-147页
第六章 结论与展望第147-150页
   ·本文的主要研究工作总结第147-148页
   ·下一步的工作重点第148-150页
参考文献第150-162页
攻读博士学位期间取得的研究成果第162-164页
致谢第164-165页
附件第165页

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