| 论文创新点 | 第5-8页 |
| 摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-27页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 监控视频人脸图像增强面临的问题与挑战 | 第13-14页 |
| 1.3 超分辨率的国内外研究现状 | 第14-21页 |
| 1.3.1 基于全局脸图像的人脸超分辨率技术 | 第15-17页 |
| 1.3.2 基于局部脸的人脸超分辨率技术 | 第17-21页 |
| 1.3.3 深度学习 | 第21页 |
| 1.4 人脸超分辨率研究现状里的问题 | 第21-22页 |
| 1.5 科学问题 | 第22-23页 |
| 1.6 本文研究内容 | 第23-24页 |
| 1.7 本文组织结构 | 第24-27页 |
| 第二章 基于轮廓特征约束的鲁棒人脸超分辨率技术 | 第27-48页 |
| 2.1 引言 | 第27-30页 |
| 2.2 流形学习概念 | 第30页 |
| 2.3 基于邻域嵌入的图像超分辨率算法 | 第30-31页 |
| 2.4 基于轮廓特征约束的鲁棒人脸超分辨率算法 | 第31-39页 |
| 2.4.1 符号定义 | 第31-32页 |
| 2.4.2 中频轮廓特征 | 第32-34页 |
| 2.4.3 基于中频特征的人脸超分辨率算法改进 | 第34-35页 |
| 2.4.4 基于中频轮廓的人脸超分辨率算法 | 第35-37页 |
| 2.4.5 一种新的轮廓特征提取改进策略 | 第37-38页 |
| 2.4.6 基于改进轮廓特征的人脸超分辨率算法的总结 | 第38-39页 |
| 2.5 实验结果和分析 | 第39-45页 |
| 2.5.1 人脸库介绍 | 第39页 |
| 2.5.2 算法参数设置 | 第39-40页 |
| 2.5.3 主客观对比实验结果 | 第40-41页 |
| 2.5.4 参数的影响 | 第41-44页 |
| 2.5.5 模拟监控环境下的噪声人脸图像超分辨率实验 | 第44-45页 |
| 2.6 总结与展望 | 第45-48页 |
| 第三章 基于上下文父结构先验约束的人脸超分辨率算法 | 第48-66页 |
| 3.1 引言 | 第48-50页 |
| 3.2 父结构介绍 | 第50-51页 |
| 3.3 父结构图像块在人脸超分辨率上的应用 | 第51-52页 |
| 3.4 父结构的一种改进方法 | 第52-53页 |
| 3.5 基于父结构的深度上下文信息利用策略 | 第53-57页 |
| 3.5.1 标号定义 | 第53-54页 |
| 3.5.2 具体方法阐述 | 第54-57页 |
| 3.6 实验结果及分析 | 第57-62页 |
| 3.6.1 人脸库介绍 | 第57页 |
| 3.6.2 算法参数设置 | 第57页 |
| 3.6.3 主客观对比实验结果 | 第57-58页 |
| 3.6.4 块尺寸的影响 | 第58-60页 |
| 3.6.5 训练集数量的影响 | 第60-61页 |
| 3.6.6 降质因素的影响 | 第61-62页 |
| 3.6.7 真实低质量图的重建情况 | 第62页 |
| 3.7 该方法的不足和下一步工作展望 | 第62-66页 |
| 第四章 基于高阶近邻学习的人脸超分辨率方法 | 第66-82页 |
| 4.1 引言 | 第66页 |
| 4.2 动机 | 第66-68页 |
| 4.3 相关工作 | 第68-70页 |
| 4.3.1 基于邻域嵌入的超分辨率算法 | 第68-69页 |
| 4.3.2 面向低质量人脸图像的人脸超分辨率算法 | 第69-70页 |
| 4.4 基于高阶近邻学习的人脸超分辨率方法 | 第70-74页 |
| 4.4.1 变量定义 | 第70页 |
| 4.4.2 间接近邻结构。 | 第70-71页 |
| 4.4.3 通过直接选择和间接选择的一致性确定近邻 | 第71-72页 |
| 4.4.4 系数获取:通过间接近邻关系的一致性约束项 | 第72-73页 |
| 4.4.5 后处理 | 第73-74页 |
| 4.5 实验验证 | 第74-81页 |
| 4.5.1 算法参数设置 | 第74页 |
| 4.5.2 主客观对比实验结果 | 第74-76页 |
| 4.5.3 训练库尺寸的影响 | 第76-78页 |
| 4.5.4 K和K2的影响 | 第78-79页 |
| 4.5.5 λ取值对算法的影响 | 第79页 |
| 4.5.6 真实合照的低质量人脸图像增强 | 第79-81页 |
| 4.5.7 模拟监控环境下的恢复效果对比 | 第81页 |
| 4.6 总结 | 第81-82页 |
| 第五章 总结与展望 | 第82-84页 |
| 5.1 本文总结 | 第82-83页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-91页 |
| 攻读博士学位期间完成的论文 | 第91-92页 |
| 获得国家发明专利 | 第92-93页 |
| 获奖情况 | 第93-94页 |
| 学术交流与学术服务 | 第94页 |
| 担任以下期刊的审稿人 | 第94页 |
| 纵向项目 | 第94页 |
| 横向项目 | 第94-96页 |
| 致谢 | 第96页 |
