| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| Abstract (detailed) | 第9-16页 |
| Table of Contents | 第16-19页 |
| 变量列表 | 第19-21页 |
| 图像列表 | 第21-23页 |
| 表格列表 | 第23-24页 |
| 1 引言 | 第24-35页 |
| ·研究背景(Background of This Research) | 第24-26页 |
| ·研究现状(The State of This Topic) | 第26-31页 |
| ·超分辨率重建问题(The Problem of SR Reconstruction) | 第27-28页 |
| ·重建算法(Reconstruction Algorithms) | 第28-30页 |
| ·应用领域(Application Domain) | 第30-31页 |
| ·研究意义(Significance of this Research) | 第31页 |
| ·超分辨率重建问题的研究方向(Research Directions in SR Reconstruction Problem) | 第31-32页 |
| ·研究内容(Work Targets) | 第32-35页 |
| 2 超分辨率重建模型与图像配准 | 第35-62页 |
| ·超分辨率重建模型(SR Reconstruction Model) | 第35-38页 |
| ·图像超分辨率重建算法(Algorithms For Image Super-Resolution Reconstruction) | 第38-41页 |
| ·频率域方法(Frequency Domain Methods) | 第38-39页 |
| ·空域法(Spatial Domain methods) | 第39-41页 |
| ·重建图像质量评价标准(Evaluation Criterion of Reconstructed Images) | 第41-46页 |
| ·主观评价(Subjective Evaluation) | 第42页 |
| ·客观评价(Objective Evaluation) | 第42-46页 |
| ·序列图像配准(Registration of Sequence Images) | 第46-60页 |
| ·图像配准原理(Theory of Sequence Images Registration) | 第46-47页 |
| ·基于互信息的图像配准(Image Registration Based on Mutual Information )25 | 第47-48页 |
| ·基于梯度方法的参数估计(Parameters Estimation Based on Gradient Method) | 第48-49页 |
| ·频率域图像配准(Image Registration Based on Frequency Domain Method) | 第49-51页 |
| ·基于 Powell 优化算法的配准参数估计(Registration Parameters Estimation Based on Powell Optimal Algorithm) | 第51-53页 |
| ·实验(Experiments) | 第53-60页 |
| ·本章小结(Summary) | 第60-62页 |
| 3 模糊函数与图像复原 | 第62-80页 |
| ·模糊函数(Blur Functions) | 第62-64页 |
| ·散焦模糊(Out-of-focus Blurring) | 第62-63页 |
| ·运动模糊(Motion Blurring) | 第63-64页 |
| ·大气扰动造成的图像模糊(Image Blur Because of Atmosphere Disturbance) | 第64页 |
| ·模糊函数的辨识(Identification of Blurring Function) | 第64-65页 |
| ·图像复原(Image Restoration) | 第65-68页 |
| ·基于神经网络的图像复原算法(Image Restoration Algorithm Based on Neural Network Method) | 第68-79页 |
| ·Hopfield 神经网络(Hopfield Neural Network) | 第68-70页 |
| ·基于神经网络的自适应参数估计图像复原(Image Restoration Based on Adaptive Regularization Estimation Neural Network) | 第70-72页 |
| ·实验(Experiments) | 第72-79页 |
| ·本章小节(Summary) | 第79-80页 |
| 4 泊松噪声和脉冲噪声模型下的超分辨率重建 | 第80-97页 |
| ·泊松噪声(Poisson Noise) | 第80-85页 |
| ·泊松噪声去除(Remove of Poisson Noise) | 第80-81页 |
| ·重建模型(Model of Reconstruction) | 第81-84页 |
| ·实验(Experiments) | 第84-85页 |
| ·脉冲噪声(Impulse Noise) | 第85-96页 |
| ·脉冲噪声去除方法综述(Review of Methods for Removing the Impulse Noise) | 第85-88页 |
| ·去除脉冲噪声方法(Method to Denoise the Impulse Noise) | 第88-93页 |
| ·脉冲噪声图像重建(Reconstruction of Noise Images) | 第93-96页 |
| ·本章小节(Summary) | 第96-97页 |
| 5 小波变换用于图像超分辨率重建 | 第97-114页 |
| ·小波变换(Wavelet Transformation) | 第97-105页 |
| ·小波变换的定义(Definition of Wavelet Transformation) | 第97-99页 |
| ·离散小波变换(Discrete Wavelet Transformation) | 第99页 |
| ·多尺度分析(Multi-Resolution Analysis) | 第99-101页 |
| ·Mallat 算法(Mallat Algorithm) | 第101-102页 |
| ·二维小波变换(2D Wavelet Transformation) | 第102-105页 |
| ·小波插值超分辨率重建(Super-resolution Reconstruction Based on Wavelet Domain Interpolation) | 第105-106页 |
| ·超分辨率图像实小波插值(Super-resolution Image Reconstruction Based on Real Wavelet Interpolation) | 第105页 |
| ·二元复小波插值(Dual Complex Wavelet Interpolation) | 第105-106页 |
| ·小波域多通道超分辨率重建(Super-Resolution Reconstruction in Wavelet Domain Using Multi-Passway) | 第106-108页 |
| ·基于小波系数统计特征的超分辨率重建(SR Reconstruction Based on the Statistics Characters of Wavelet Coefficients) | 第108-113页 |
| ·小波域 EM 方法超分辨率重建(SR Reconstruction Based EM Method in Wavelet Domain) | 第108-110页 |
| ·小波域局部高斯模型超分辨率重建(SR Reconstruction Based Local Gauss Model in Wavelet Domain) | 第110-113页 |
| ·本章小节(Summary) | 第113-114页 |
| 6 遥感图像超分辨率重建 | 第114-144页 |
| ·概论(Preface) | 第114-115页 |
| ·遥感图像融合(Fusion of Remote Sensed Images) | 第115-117页 |
| ·基于 IHS 变换的融合方法(Fusion Based on IHS Transform) | 第115页 |
| ·基于主成份分析的图像融合(Image Fusion Based on PCA) | 第115-116页 |
| ·基于小波变换的图像融合算法(Image Fusion Based on Wavelet Transform) | 第116-117页 |
| ·基于超分辨率算法的遥感图像增强(RS Image Enhancement Based on SR Algorithms) | 第117-120页 |
| ·自适应重建算法(Adaptive Reconstruction Algorithm) | 第120-127页 |
| ·重建模型(Reconstruction Model) | 第120-122页 |
| ·参数估计(Estimation of Parameters) | 第122-125页 |
| ·正则参数的自适应估计(Adaptive Estimation of Regularization) | 第125-127页 |
| ·实验(Experiments) | 第127-137页 |
| ·超分辨率重建问题的不确定性分析(Uncertainty Analysis of SR Reconstruction Problem) | 第137-142页 |
| ·配准算法影响(Influence of Different Registration Algorithms) | 第137-139页 |
| ·模糊函数尺度对重建图像的影响(Influence of Size of Blur Function) | 第139-141页 |
| ·高斯噪声对重建结果的影响(Influence of Gaussian Noise) | 第141-142页 |
| ·本章小结(Summary) | 第142-144页 |
| 7 结论与展望 | 第144-147页 |
| ·研究结论(Research Conclusions) | 第144-145页 |
| ·研究的创新点(Innovative Points of Research) | 第145-146页 |
| ·研究展望(Research Expectations) | 第146-147页 |
| 参考文献 | 第147-158页 |
| 作者简历 | 第158-160页 |
| 学位论文数据集 | 第160页 |
