| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 图像的降质模型 | 第10-12页 |
| 1.2.2 超分辨率重构方法 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究内容和章节安排 | 第13-16页 |
| 第2章 基于深度协作表达的人脸图像超分辨率算法研究 | 第16-28页 |
| 2.1 研究背景介绍 | 第16-17页 |
| 2.2 基于深度协作表达的人脸超分辨率重建算法 | 第17-21页 |
| 2.2.1 单层协作表达 | 第17-18页 |
| 2.2.2 字典训练 | 第18-20页 |
| 2.2.3 基于深度协作表达的人脸图像超分辨率重建算法 | 第20-21页 |
| 2.3 实验结果分析 | 第21-27页 |
| 2.3.1 数据集介绍 | 第21页 |
| 2.3.2 参数设置及分析 | 第21-25页 |
| 2.3.3 实验结果对比 | 第25-26页 |
| 2.3.4 实际拍摄图像实验 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于自适应加权协作表达的人脸超分辨率算法 | 第28-40页 |
| 3.1 背景介绍 | 第28-29页 |
| 3.2 基于自适应加权协作表达的人脸超分辨率重建算法研究 | 第29-32页 |
| 3.2.1 加权最小二乘法 | 第29页 |
| 3.2.2 基于自适应加权协作表达的人脸超分辨率重建算法研究 | 第29-31页 |
| 3.2.3 字典训练 | 第31-32页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第32-39页 |
| 3.3.1 数据集介绍 | 第32-33页 |
| 3.3.2 参数设置及分析 | 第33-37页 |
| 3.3.3 实验结果对比 | 第37-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 人脸超分辨率重建技术应用设计 | 第40-46页 |
| 4.1 应用需求分析 | 第40页 |
| 4.2 主要功能模块介绍 | 第40-44页 |
| 4.2.1 测试环境 | 第41-42页 |
| 4.2.2 应用界面设计 | 第42-44页 |
| 4.2.3 测试结果 | 第44页 |
| 4.3 本章小结 | 第44-46页 |
| 第5章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 5.1 总结 | 第46-47页 |
| 5.2 展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-54页 |
| 攻读硕士期间已发表的论文 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
