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稀疏表示在图像质量提高中的应用

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-16页
    1.1 论文研究的背景和意义第11-12页
    1.2 国内外发展现状第12-15页
    1.3 论文主要工作及章节安排第15-16页
        1.3.1 简单介绍论文创新内容第15页
        1.3.2 论文章节安排第15-16页
第2章 稀疏表示理论及核回归第16-28页
    2.1 引言第16页
    2.2 信号表示和稀疏性第16-18页
        2.2.1 信号表示第16-17页
        2.2.2 稀疏性第17-18页
    2.3 图像复原的稀疏表示模型第18-23页
        2.3.1 图像退化模型第18-19页
        2.3.2 图像复原模型第19页
        2.3.3 稀疏优化求解第19-21页
        2.3.4 学习字典第21-23页
    2.4 转向核回归模型第23-27页
        2.4.1 基于二维信号的核回归第23-25页
        2.4.2 转向核(Steering Kernel)第25-27页
    2.5 本章小结第27-28页
第3章 基于局部结构、非局部结构和边缘结构的图像复原第28-41页
    3.1 引言第28页
    3.2 图像退化模型第28-29页
    3.3 图像重建模型第29-31页
        3.3.1 局部结构自相似性第29-30页
        3.3.2 非局部结构相似性第30-31页
        3.3.3 边缘结构第31页
    3.4 基于稀疏表示的图像重建模型第31-33页
        3.4.1 主成分分析(PCA)子字典训练第32页
        3.4.2 基于稀疏表示的图像重建模型第32-33页
    3.5 算法过程第33页
    3.6 实验结果第33-40页
        3.6.1 字典训练参数设置第33-34页
        3.6.2 约束项参数设置第34页
        3.6.3 图像去模糊第34-37页
        3.6.4 图像超分辨率重建第37-40页
    3.7 本章小结第40-41页
第4章 基于高频和中频信息的图像超分辨率重建第41-50页
    4.1 引言第41页
    4.2 图像超分辨率重建模型第41-42页
        4.2.1 基于学习的图像超分辨率重建第41页
        4.2.2 基于稀疏的图像超分辨率重建模型第41-42页
    4.3 基于高频和中频信息的图像超分辨率重建第42-46页
        4.3.1 图像高频和中频信息提取第42页
        4.3.2 训练样本特征提取第42-43页
        4.3.3 字典对训练算法第43-44页
        4.3.4 稀疏表示系数求解第44-45页
        4.3.5 图像重建第45-46页
    4.4 实验结果第46-49页
    4.5 本章小结第49-50页
第5章 基于非参数贝叶斯字典的图像复原第50-66页
    5.1 引言第50页
    5.2 非参数贝叶斯模型第50-54页
        5.2.1 Beta分布第51-52页
        5.2.2 Beta-Bernoulli共轭第52页
        5.2.3 Dirichlet分布第52-53页
        5.2.4 Dirichlet-Multinomial共轭第53页
        5.2.5 Beta分布和Dirichlet分布的性质第53-54页
    5.3 非参数贝叶斯稀疏表示模型第54-56页
        5.3.1 图像的稀疏表示第54页
        5.3.2 基于Beta-Bernoulli的非参数贝叶斯表示第54-55页
        5.3.3 基于Dirichlet-Multinomial过程的非参数贝叶斯表示第55-56页
    5.4 基于非参数贝叶斯字典的图像复原第56-60页
        5.4.1 非参数贝叶斯字典训练第57-60页
    5.5 实验结果第60-65页
        5.5.1 图像超分辨重建模型第60-63页
        5.5.2 图像去噪第63-65页
    5.6 本章小结第65-66页
第6章 总结与展望第66-68页
致谢第68-69页
参考文献第69-74页
附录第74页

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