认知压缩感知及其在人脸超分辨率重构中的应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 图录 | 第8-9页 |
| 表录 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 超分辨率重构研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 论文的主要内容与章节安排 | 第15-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 相关技术基础 | 第17-32页 |
| 2.1 认知理论基础 | 第17-18页 |
| 2.2 压缩感知基础 | 第18-25页 |
| 2.2.1 压缩感知基本模型 | 第18-21页 |
| 2.2.2 稀疏基的选取 | 第21-22页 |
| 2.2.3 测量矩阵的选取 | 第22-24页 |
| 2.2.4 重构算法的设计 | 第24页 |
| 2.2.5 认知压缩感知的研究现状 | 第24-25页 |
| 2.3 基于稀疏表示的超分辨率重构基础 | 第25-29页 |
| 2.3.1 图像降质模型 | 第25-26页 |
| 2.3.2 基于稀疏表示的超分辨率重构 | 第26-27页 |
| 2.3.3 字典训练 | 第27-29页 |
| 2.4 图像质量评价 | 第29-31页 |
| 2.4.1 主观质量评价方法 | 第29-30页 |
| 2.4.2 客观质量评价方法 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于纹理认知模型的压缩感知算法研究 | 第32-39页 |
| 3.1 纹理认知模型 | 第32-34页 |
| 3.2 算法流程 | 第34-36页 |
| 3.3 实验与分析 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 认知压缩感知在超分辨率重构中的应用 | 第39-60页 |
| 4.1 基于认知压缩感知的图像特征向量计算 | 第39-47页 |
| 4.1.1 特征向量对超分辨率重构的影响 | 第39-40页 |
| 4.1.2 算法流程 | 第40-43页 |
| 4.1.3 仿真实验说明 | 第43-46页 |
| 4.1.4 实验结果与分析 | 第46-47页 |
| 4.2 基于认知压缩感知的正则化参数计算 | 第47-59页 |
| 4.2.1 正则化参数对超分辨率重构的影响 | 第47-50页 |
| 4.2.2 算法流程 | 第50-51页 |
| 4.2.3 自然图像的实验与分析 | 第51-54页 |
| 4.2.4 人脸图像的实验与分析 | 第54-59页 |
| 4.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 主要工作与创新点 | 第60页 |
| 5.2 后续研究工作 | 第60-61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第67-69页 |
