| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 图像超分辨率技术研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 问题描述 | 第13-14页 |
| 1.4 评价标准 | 第14-15页 |
| 1.5 论文的主要工作及创新点 | 第15-16页 |
| 1.6 论文的主要章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 基于哈达玛变换的单幅图像超分辨率算法 | 第18-41页 |
| 2.1 引言 | 第18-19页 |
| 2.2 相关工作 | 第19-20页 |
| 2.3 基于哈达玛变换的分段线性回归单幅图像超分辨率算法 | 第20-28页 |
| 2.3.1 线性回归框架 | 第22-23页 |
| 2.3.2 提取训练数据 | 第23页 |
| 2.3.3 特征表示 | 第23-25页 |
| 2.3.4 训练数据分类与分段线性映射模型求解 | 第25-28页 |
| 2.4 超分辨率机制 | 第28-29页 |
| 2.5 实验结果与分析 | 第29-39页 |
| 2.5.1 实验参数设置 | 第30-31页 |
| 2.5.2 实验结果分析 | 第31-39页 |
| 2.6 本章小结 | 第39-41页 |
| 第三章 基于极限学习机的单幅图像超分辨率算法 | 第41-65页 |
| 3.1 引言 | 第41-42页 |
| 3.2 极限学习机(Extreme Learning Machine) | 第42-43页 |
| 3.3 相关工作 | 第43-46页 |
| 3.4 基于极限学习机的分段非线性回归单幅图像超分辨率算法 | 第46-49页 |
| 3.4.1 分段非线性映射模型求解 | 第46-48页 |
| 3.4.2 超分辨率重建机制 | 第48-49页 |
| 3.5 实验一 | 第49-57页 |
| 3.5.1 实验设置 | 第50页 |
| 3.5.2 调整隐含层节点数量 | 第50-51页 |
| 3.5.3 实验结果分析 | 第51-57页 |
| 3.6 实验二 | 第57-63页 |
| 3.6.1 实验设置 | 第57-58页 |
| 3.6.2 实验结果分析 | 第58-63页 |
| 3.7 本章小结 | 第63-65页 |
| 第四章 单幅图像超分辨率系统 | 第65-73页 |
| 4.1 单幅图像超分辨率系统简介 | 第65-66页 |
| 4.2 单幅图像超分辨率系统的主要功能 | 第66-67页 |
| 4.3 单幅图像超分辨率系统的功能流程分析和总体设计 | 第67-70页 |
| 4.3.1 单幅图像超分辨率系统的功能流程分析 | 第67-68页 |
| 4.3.2 单幅图像超分辨率系统的系统设计 | 第68-70页 |
| 4.4 单幅图像超分辨率系统的运行效果 | 第70-72页 |
| 4.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 第五章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 5.1 研究结论 | 第73-74页 |
| 5.2 研究展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-84页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 答辩委员会对论文的评定意见 | 第86页 |
