基于稀疏表示的超分辨率重建和图像修复研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-29页 |
| ·研究背景和意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-26页 |
| ·超分辨率重建 | 第14-19页 |
| ·基于重建的超分辨率方法 | 第14-15页 |
| ·基于学习的超分辨率方法 | 第15-19页 |
| ·图像修复 | 第19-21页 |
| ·基于PDE 的方法 | 第19页 |
| ·基于纹理合成的方法 | 第19-20页 |
| ·混合方法 | 第20页 |
| ·基于稀疏表示理论的方法 | 第20-21页 |
| ·稀疏表示理论 | 第21-26页 |
| ·理论 | 第21-22页 |
| ·算法 | 第22-24页 |
| ·应用 | 第24-26页 |
| ·本文主要研究工作 | 第26-29页 |
| ·研究思路 | 第26-27页 |
| ·主要研究内容与论文结构 | 第27-29页 |
| 第二章 稀疏表示理论基础 | 第29-42页 |
| ·稀疏表示问题优化模型 | 第29-31页 |
| ·稀疏编码模型解析 | 第31-32页 |
| ·最大后验概率估计 | 第31页 |
| ·压缩编码长度最小化 | 第31-32页 |
| ·稀疏表示问题的优化算法 | 第32-38页 |
| ·贪婪算法 | 第32-34页 |
| ·匹配追踪 | 第33页 |
| ·正交匹配追踪 | 第33-34页 |
| ·最优化方法 | 第34-36页 |
| ·基追踪方法 | 第34页 |
| ·Bregman 迭代正则化方法 | 第34-36页 |
| ·基于稀疏贝叶斯的方法 | 第36-38页 |
| ·学习字典 | 第38-39页 |
| ·解的唯一性及边界条件 | 第39-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第三章 基于稀疏表示的超分辨率重建 | 第42-80页 |
| ·稀疏字典的超分辨率重建 | 第42-53页 |
| ·稀疏字典 | 第44-45页 |
| ·算法设计 | 第45-49页 |
| ·稀疏字典构造 | 第45-47页 |
| ·稀疏字典编码的超分辨率重建 | 第47-48页 |
| ·基于MCA 的图像特征 | 第48-49页 |
| ·实验结果和分析 | 第49-53页 |
| ·超分辨率重建质量对比 | 第50-51页 |
| ·样本数量的影响 | 第51-52页 |
| ·字典大小的影响 | 第52页 |
| ·噪声影响 | 第52-53页 |
| ·非局部联合稀疏近似的超分辨率重建 | 第53-66页 |
| ·联合稀疏近似 | 第54-55页 |
| ·跨尺度自相似性分析 | 第55-57页 |
| ·算法设计 | 第57-61页 |
| ·字典构造 | 第57-60页 |
| ·超分辨率重建 | 第60-61页 |
| ·图像特征 | 第61页 |
| ·算法优化 | 第61-63页 |
| ·实验结果和分析 | 第63-66页 |
| ·超分辨率重建质量对比 | 第63-65页 |
| ·自相似集的影响 | 第65-66页 |
| ·联合稀疏近似的彩色图像超分辨率重建 | 第66-71页 |
| ·算法设计 | 第66-70页 |
| ·字典构造 | 第67-68页 |
| ·超分辨率重建 | 第68-69页 |
| ·训练样本 | 第69-70页 |
| ·实验结果和分析 | 第70-71页 |
| ·基于稀疏分解的超分辨率方法 | 第71-78页 |
| ·图像分解 | 第72-74页 |
| ·全变分的图像分解 | 第72-73页 |
| ·基于MCA 的图像分解 | 第73-74页 |
| ·算法设计 | 第74-76页 |
| ·几何结构分量插值 | 第75页 |
| ·纹理分量和残差分量插值 | 第75-76页 |
| ·实验结果和分析 | 第76-78页 |
| ·小结 | 第78-80页 |
| 第四章 基于学习字典的图像修复 | 第80-99页 |
| ·增强稀疏编码的图像修复 | 第80-89页 |
| ·算法设计 | 第80-83页 |
| ·字典构造 | 第80-81页 |
| ·修复算法 | 第81-83页 |
| ·训练样本 | 第83页 |
| ·算法优化 | 第83-84页 |
| ·实验结果和分析 | 第84-89页 |
| ·修复效果 | 第85-87页 |
| ·重叠区域大小的影响 | 第87-88页 |
| ·训练样本的影响 | 第88-89页 |
| ·非局部学习字典的图像修复 | 第89-96页 |
| ·算法设计 | 第90-91页 |
| ·联合字典构造 | 第90页 |
| ·修复算法 | 第90-91页 |
| ·算法优化 | 第91-92页 |
| ·实验结果和分析 | 第92-96页 |
| ·修复效果 | 第94-96页 |
| ·重叠区域大小的影响 | 第96页 |
| ·小结 | 第96-99页 |
| 第五章 基于学习字典的图像类推 | 第99-106页 |
| ·算法设计 | 第99-101页 |
| ·字典构造 | 第99-100页 |
| ·类推重建 | 第100-101页 |
| ·图像特征 | 第101页 |
| ·实验结果和分析 | 第101-104页 |
| ·风格化滤波 | 第102-103页 |
| ·纹理数值化 | 第103页 |
| ·超分辨率类推 | 第103-104页 |
| ·小结 | 第104-106页 |
| 第六章 结束语 | 第106-109页 |
| ·全文总结 | 第106-107页 |
| ·进一步的工作 | 第107-109页 |
| 致谢 | 第109-110页 |
| 参考文献 | 第110-128页 |
| 附录 | 第128-130页 |
| 攻博期间取得的研究成果 | 第130-132页 |
