| Abstract | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-9页 |
| Acknowledgement | 第9-10页 |
| Table of Contents | 第10-12页 |
| List of Abbreviations | 第12-13页 |
| List of Figures | 第13页 |
| List of Tables | 第13-14页 |
| Chapter 1:Introduction | 第14-26页 |
| ·Super-resolution of Digital Images | 第14-17页 |
| ·Super-resolution Applications | 第17-18页 |
| ·Overview of super-resolution methods | 第18-22页 |
| ·Problem statement | 第22-24页 |
| ·Research objectives | 第24-25页 |
| ·Structure of the thesis | 第25-26页 |
| Chapter 2:Markov Random Fields | 第26-40页 |
| ·Introduction | 第26页 |
| ·Theory of Markov Random Fields | 第26-31页 |
| ·Modelling the Low Resolution Observations | 第31-34页 |
| ·MAP Estimation of the Super-resolution Image | 第34-39页 |
| ·MRF Model for the Super-resolution Image | 第35-37页 |
| ·MAP Solution for Super-resolution | 第37-39页 |
| ·Conclusion | 第39-40页 |
| Chapter 3:Super-resolution based on Markov Network | 第40-60页 |
| ·Review of Learning Based SR Algorithms | 第40-45页 |
| ·Introduction | 第40页 |
| ·Learning-Based SR Algorithms | 第40-45页 |
| ·Basic Theory and our contributions | 第45-47页 |
| ·Representations | 第47-50页 |
| ·Markov Network Model | 第50-53页 |
| ·Algorithms | 第53-59页 |
| ·Selecting k closest patches for φ | 第54-56页 |
| ·Computing the compatibility for ψ | 第56-59页 |
| ·Conclusion | 第59-60页 |
| Chapter 4:Experiments and Evaluation | 第60-75页 |
| ·Setup of the training database | 第60-62页 |
| ·DIB image structure | 第62-66页 |
| ·Introduction | 第62-63页 |
| ·Basic structure | 第63-65页 |
| ·The pixel data | 第65-66页 |
| ·The program | 第66-70页 |
| ·Operation of the DIB program | 第66-69页 |
| ·SetDIBitsToDevice | 第66-68页 |
| ·SetPixel | 第68-69页 |
| ·Implementation | 第69-70页 |
| ·Image Resolution Definitions | 第69-70页 |
| ·Application | 第70页 |
| ·Experimental results | 第70-75页 |
| Chapter 5:Conclusions and Future Work | 第75-78页 |
| ·Conclusion | 第75-76页 |
| ·Future work | 第76-78页 |
| Bibliography | 第78-84页 |
| Appendix:List of publications and achievements | 第84页 |
