基于边缘保持的多字典超分辨率图像重建
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外现状分析 | 第15-16页 |
| 1.3 本文研究内容与安排 | 第16-18页 |
| 第二章 基于稀疏表示的图像超分辨重建理论 | 第18-30页 |
| 2.1 图像退化模型 | 第18-19页 |
| 2.2 现有的图像超分辨重建方法 | 第19-22页 |
| 2.2.1 基于插值的超分辨方法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 基于重构的超分辨方法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 基于学习的超分辨率方法 | 第21-22页 |
| 2.3 稀疏表示原理 | 第22-24页 |
| 2.4 稀疏表示的优化方法 | 第24-26页 |
| 2.4.1 基追踪算法 | 第24页 |
| 2.4.2 匹配追踪算法 | 第24-25页 |
| 2.4.3 正交匹配追踪算法 | 第25-26页 |
| 2.5 稀疏表示字典的设计 | 第26-28页 |
| 2.6 本章总结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于多字典的图像超分辨率重建 | 第30-46页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 改进的图像块分类方法 | 第30-33页 |
| 3.3 KPCA降维提高重构速度 | 第33-36页 |
| 3.3.1 KPCA原理 | 第34-35页 |
| 3.3.2 KPCA降维步骤 | 第35-36页 |
| 3.4 基于多字典的重建算法 | 第36-39页 |
| 3.5 仿真实验 | 第39-45页 |
| 3.5.1 图像质量评价标准 | 第39-40页 |
| 3.5.2 实验条件 | 第40页 |
| 3.5.3 实验结果与分析 | 第40-45页 |
| 3.6 本章总结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于边缘保持的多字典图像超分辨率重建 | 第46-62页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 基于梯度先验的图像重构算法 | 第46-50页 |
| 4.2.1 GPP边缘变换原理 | 第47-49页 |
| 4.2.2 GPP重构算法步骤 | 第49-50页 |
| 4.3 基于边缘保持的多字典重建算法 | 第50-58页 |
| 4.3.1 重建算法原理 | 第50-55页 |
| 4.3.2 重建算法步骤 | 第55-58页 |
| 4.4 仿真实验 | 第58-61页 |
| 4.4.1 实验条件 | 第58页 |
| 4.4.2 实验结果及分析 | 第58-61页 |
| 4.5 本章总结 | 第61-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 总结 | 第62页 |
| 5.2 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 作者简介 | 第70-71页 |
