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基于稀疏表示的单幅彩色图像超分辨率重建方法研究

摘要第1页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-19页
   ·论文背景及研究意义第10-12页
   ·超分辨率的发展历程及研究现状第12-16页
     ·超分辨率发展历程第12-13页
     ·超分辨率发展趋势第13-14页
     ·研究现状第14-16页
   ·本文主要研究内容及结构安排第16-19页
     ·研究内容第16-18页
     ·章节安排第18-19页
第2章 基于稀疏表示的超分辨率重建算法第19-34页
   ·图像稀疏表示理论第19-23页
     ·图像稀疏表示模型第19-21页
     ·图像稀疏分解第21-23页
   ·丢失信息重建原理第23-24页
   ·基于稀疏表示的超分辨率重建原理第24-30页
     ·重建算法基本原理第24-26页
     ·重建算法描述第26-28页
     ·词典的构建和稀疏矩阵的求取第28-30页
   ·图像评价准则及实验结果分析第30-34页
     ·图像重建质量评价准则第30页
     ·实验结果及分析第30-34页
第3章 词典构建方法对超分辨率重建性能影响分析第34-48页
   ·词典构建算法原理及性能分析第34-40页
     ·MOD算法原理第34-36页
     ·KSVD算法原理第36-37页
     ·算法性能分析第37-40页
   ·词典构建算法及训练集对重建性能影响第40-44页
     ·单—目标训练集构建词典第40-43页
     ·自然图像训练集构建词典第43-44页
   ·重建性能影响分析第44-48页
第4章 改进的基于稀疏表示的三通道彩色图像超分辨率重建第48-64页
   ·重建算法描述第48-49页
   ·三通道词典的构建第49-55页
     ·训练集的预处理第49-50页
     ·训练集的特征提取第50-51页
     ·词典构建第51-55页
   ·彩色图像的重建第55-57页
     ·色彩模式转换第55-56页
     ·重建步骤设计第56-57页
   ·实验结果及分析第57-64页
第5章 基于几何局部自适应性锐化的后处理第64-74页
   ·后处理算法原理第64-67页
     ·后处理的必要性分析第64-65页
     ·SK核的构建第65-67页
   ·基于GLAS核图像后处理第67-69页
   ·实验结果及分析第69-74页
总结与展望第74-76页
参考文献第76-80页
致谢第80-81页
研究生履历第81页

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