| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.2 研究现状及挑战 | 第15-17页 |
| 1.3 本文主要工作和创新点 | 第17-19页 |
| 1.4 各章节安排 | 第19-21页 |
| 第2章 图像超分辨率与修复的相关知识 | 第21-43页 |
| 2.1 图像超分辨率 | 第21-33页 |
| 2.1.1 图像降质模型 | 第21-23页 |
| 2.1.2 方法综述 | 第23-33页 |
| 2.2 图像修复 | 第33-39页 |
| 2.2.1 问题描述 | 第33页 |
| 2.2.2 方法综述 | 第33-39页 |
| 2.3 图像质量评价 | 第39-41页 |
| 2.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第3章 特征约束的多实例图像超分辨率方法 | 第43-61页 |
| 3.1 引言 | 第43-45页 |
| 3.2 方法描述 | 第45-54页 |
| 3.2.1 特征向量 | 第46-47页 |
| 3.2.2 自适应KNN搜索算法 | 第47-50页 |
| 3.2.3 特征约束多项式插值方法 | 第50-54页 |
| 3.3 实验 | 第54-58页 |
| 3.4 本章小节 | 第58-61页 |
| 第4章 基于非局部特征的迭代反投影图像超分辨率方法 | 第61-81页 |
| 4.1 引言 | 第61-63页 |
| 4.2 方法描述 | 第63-65页 |
| 4.2.1 关键因素分析 | 第64-65页 |
| 4.3 非局部特征插值 | 第65-72页 |
| 4.3.1 特征加权插值 | 第66-68页 |
| 4.3.2 非局部相似像素融合 | 第68-70页 |
| 4.3.3 非局部特征插值的有效性 | 第70-72页 |
| 4.4 实验 | 第72-78页 |
| 4.4.1 自然图像超分辨率重建 | 第73-74页 |
| 4.4.2 实际应用中图像的超分辨率 | 第74-78页 |
| 4.4.3 复杂度分析 | 第78页 |
| 4.5 本章小结 | 第78-79页 |
| 4.6 附录:目标方程的收敛性证明 | 第79-81页 |
| 第5章 基于超像素和简单语义分割的图像修复方法 | 第81-97页 |
| 5.1 引言 | 第81-84页 |
| 5.2 方法描述 | 第84-87页 |
| 5.3 相似实例的搜索 | 第87-92页 |
| 5.3.1 超像素分割 | 第88-89页 |
| 5.3.2 用户引导下的语义分割 | 第89-91页 |
| 5.3.3 方法分析 | 第91-92页 |
| 5.4 实验 | 第92-94页 |
| 5.5 本章小结 | 第94-97页 |
| 第6章 总结与展望 | 第97-101页 |
| 6.1 总结 | 第97-98页 |
| 6.2 展望 | 第98-101页 |
| 参考文献 | 第101-115页 |
| 致谢 | 第115-117页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第117-119页 |
| 攻读学位期间参与科研项目情况 | 第119-121页 |
| 外文论文 | 第121-157页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第157页 |