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煤矿井下监控图像超分辨率复原关键技术研究

摘要第1页
Abstract第5-6页
详细摘要第6-9页
Detailed Abstract第9-16页
1 引言第16-26页
   ·图像处理概述第16页
   ·论文的研究内容和研究意义第16-19页
     ·图像超分辨率复原目的及意义第16-17页
     ·煤矿视频监控系统现状及改进意义第17-19页
   ·超分辨率复原的国内外研究现状第19-23页
     ·单幅图像复原研究现状第19-21页
     ·多幅图像复原研究现状第21-23页
   ·论文结构和预计创新点第23-26页
     ·论文结构第23-24页
     ·论文预计创新点第24-26页
2 超分辨率复原的相关概念及理论第26-38页
   ·超分辨率复原相关概念第26页
   ·超分辨率复原相关理论第26-30页
     ·图像的缩放原理第26-27页
     ·图像降质模型第27-29页
     ·超分辨率复原的数学物理基础第29-30页
   ·超分辨率复原图像质量评价标准第30-31页
   ·常用的图像插值算法第31-36页
   ·小结第36-38页
3 基于偏微分方程的图像插值算法第38-60页
   ·偏微分方程理论基础第38-41页
     ·偏微分方程基本概念第38-39页
     ·偏微分方程相关理论第39-41页
   ·基于全变分的图像插值算法第41-52页
     ·全变分能量模型第41-44页
     ·全变分模型扩散性能分析第44-47页
     ·WaDi插值算法第47-49页
     ·基于全变分的图像插值算法第49-52页
   ·基于TV和各向异性扩散方程的图像插值算法第52-56页
     ·PM模型分析第52-54页
     ·AM模型分析第54页
     ·全变分与各向异性扩散结合图像插值第54-56页
   ·实验结果及分析第56-59页
   ·小结第59-60页
4 基于预滤波的图像插值算法第60-86页
   ·图像噪声模型第60-61页
   ·维纳滤波第61-64页
     ·维纳滤波器原理第61-63页
     ·维纳滤波器对加性高斯噪声的削弱第63-64页
   ·非局部均值滤波第64-73页
     ·非局部均值算法第64-66页
     ·方法噪声分析第66-73页
   ·BM3D图像去噪算法第73-78页
   ·基于预滤波的图像插值算法第78-82页
   ·实验结果及分析第82-84页
   ·小结第84-86页
5 基于分区的图像插值算法第86-108页
   ·基于模糊增强的图像分割算法第86-96页
     ·模糊理论基础第86-88页
     ·基于模糊集的图像增强算法第88-89页
     ·Canny边缘检测算法第89-93页
     ·图像分割算法第93-96页
   ·基于分形的图像插值算法第96-98页
   ·基于边缘指导的图像插值算法第98-100页
   ·基于分区的图像插值算法第100-103页
   ·实验结果及分析第103-105页
   ·小结第105-108页
6 基于MAP的监控图像超分辨率复原第108-128页
   ·Markov随机场理论第108-110页
     ·Gibbs随机场模型第108-109页
     ·Gauss随机场模型第109页
     ·Markov随机场模型第109-110页
   ·基于Gauss-Markov模型的图像超分辨率复原第110-118页
     ·Gauss-Markov随机场模型第110-112页
     ·基于GMRF模型的图像复原算法第112-115页
     ·实验结果及分析第115-118页
   ·基于Huber-Markov模型的图像超分辨率复原第118-125页
     ·Huber-Markov先验模型第118-120页
     ·基于HMRF模型的图像复原算法第120-122页
     ·实验结果及分析第122-125页
   ·小结第125-128页
7 结论与展望第128-132页
   ·结论第128-130页
   ·展望第130-132页
参考文献第132-140页
致谢第140-141页
作者简介第141页
在学期间发表的学术论文第141页
在学期间参加科研项目第141-142页
附录1第142-144页
附录2第144-145页
附录3第145-147页
附录4第147-148页
附录5第148-149页

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