基于非局部相似的图像/视频信号超分辨率重构算法
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第15-16页 |
| 1.2 超分辨率的发展历史和研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 基于插值的方法 | 第16-17页 |
| 1.2.2 基于重建的方法 | 第17-18页 |
| 1.2.3 基于学习的方法 | 第18-19页 |
| 1.3 主要研究内容和章节安排 | 第19-21页 |
| 第二章 超分辨率相关理论 | 第21-35页 |
| 2.1 降质模型 | 第21-22页 |
| 2.2 压缩感知 | 第22-26页 |
| 2.2.1 压缩感知原理 | 第22-25页 |
| 2.2.2 压缩感知与超分辨率的内在联系 | 第25-26页 |
| 2.3 图像非局部相似性 | 第26-27页 |
| 2.4 运动估计 | 第27-32页 |
| 2.4.1 块运动估计 | 第27-29页 |
| 2.4.2 光流运动估计 | 第29-32页 |
| 2.5 评价SR算法的测试集 | 第32-33页 |
| 2.6 SR算法重构图像质量的评价方法 | 第33-34页 |
| 2.7 小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于压缩感知和非局部相似的图像超分辨率 | 第35-53页 |
| 3.1 基于稀疏表示的图像超分辨率理论 | 第35-38页 |
| 3.1.1 字典训练 | 第35-36页 |
| 3.1.2 重构过程 | 第36-38页 |
| 3.2 基于测量域的字典分类 | 第38-42页 |
| 3.2.1 字典分类 | 第38-40页 |
| 3.2.2 实验结果与分析 | 第40-42页 |
| 3.3 基于联合学习的超分辨率重构 | 第42-46页 |
| 3.3.1 相似块匹配 | 第43-44页 |
| 3.3.2 基于联合学习的重构过程 | 第44-46页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第46-51页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第46页 |
| 3.4.2 放大2倍实验结果与分析 | 第46-49页 |
| 3.4.3 放大4倍实验结果与分析 | 第49-51页 |
| 3.5 小结 | 第51-53页 |
| 第四章 基于非局部相似的视频超分辨率 | 第53-73页 |
| 4.1 MAP算法原理 | 第53-55页 |
| 4.2 基于自适应平滑策略的分层光流法 | 第55-60页 |
| 4.2.1 构建多分辨率图像金字塔 | 第55-56页 |
| 4.2.2 图像预处理 | 第56-57页 |
| 4.2.3 自适应平滑策略 | 第57-58页 |
| 4.2.4 图像变形 | 第58-59页 |
| 4.2.5 算法伪码描述 | 第59-60页 |
| 4.3 图像先验模型分析 | 第60-61页 |
| 4.4 梯度边缘增强的非局部模型 | 第61-64页 |
| 4.4.1 当前帧数据项指导 | 第61-62页 |
| 4.4.2 梯度边缘增强的非局部模型 | 第62-64页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第64-71页 |
| 4.5.1 运动估计实验及性能分析 | 第65-67页 |
| 4.5.2 重构算法实验及性能分析 | 第67-71页 |
| 4.6 小结 | 第71-73页 |
| 第五章 总结和展望 | 第73-75页 |
| 5.1 本论文工作总结 | 第73页 |
| 5.2 研究展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 作者简介 | 第81-82页 |
