| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-20页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第15-17页 |
| 1.2 图像超分辨率重建的国内外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 本文的主要内容及结构安排 | 第18-20页 |
| 1.3.1 本文的主要内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 本文的结构安排 | 第19-20页 |
| 第二章 图像超分辨率重建技术理论知识 | 第20-26页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 图像退化模型 | 第20-21页 |
| 2.3 超分辨率重建算法的分类 | 第21-24页 |
| 2.3.1 基于插值的图像超分辨率重建算法 | 第21页 |
| 2.3.2 基于重建的图像超分辨率重建算法 | 第21-23页 |
| 2.3.3 基于学习的图像超分辨率重建算法 | 第23-24页 |
| 2.4 超分辨率重建的质量评价 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于卷积神经网络的图像超分辨率重建算法及应用 | 第26-51页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 卷积神经网络 | 第26-36页 |
| 3.2.1 卷积神经网络结构 | 第26-34页 |
| 3.2.2 卷积神经网络训练方法 | 第34-36页 |
| 3.3 基于卷积神经网络的图像超分辨率重建 | 第36-42页 |
| 3.4 图像超分辨率重建算法在素描人脸识别中的应用 | 第42-50页 |
| 3.4.1 素描人脸图像转换 | 第43-45页 |
| 3.4.2 边缘增强的图像超分辨率重建 | 第45-46页 |
| 3.4.3 素描人脸识别 | 第46-47页 |
| 3.4.4 实验结果及分析 | 第47-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 边缘增强深层网络的图像超分辨率重建 | 第51-61页 |
| 4.1 引言 | 第51-52页 |
| 4.2 边缘增强的深层卷积网络模型 | 第52-56页 |
| 4.2.1 预处理网络 | 第52-53页 |
| 4.2.2 混合网络 | 第53-54页 |
| 4.2.3 重建网络 | 第54-56页 |
| 4.3 网络训练 | 第56页 |
| 4.4 实验设置与结果分析 | 第56-60页 |
| 4.4.1 实验细节 | 第56-57页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第57-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 总结 | 第61-62页 |
| 5.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第68-69页 |