基于学习的人脸图像分辨率增强技术研究

摘要	第1-9页
ABSTRACT	第9-10页
第一章 概述	第10-18页
·研究背景及问题提出	第10-11页
·国内外研究现状	第11-15页
·分辨率增强技术研究现状	第11-13页
·基于学习的分辨率增强技术研究现状	第13-15页
·研究现状总结与评述	第15页
·主要研究内容及贡献	第15-17页
·研究思路	第15-16页
·研究内容及贡献	第16-17页
·论文组织结构	第17-18页
第二章 图像分辨率增强的基础理论	第18-24页
·数字图片成像和降质模型	第18-19页
·流形学习理论	第19-20页
·Retinex 光照模型	第20-22页
·人脸图像配准	第22-23页
·本章小结	第23-24页
第三章 方法流程及预处理	第24-44页
·方法流程	第24-25页
·照度归一化	第25-40页
·基于路径比较方法	第26-27页
·基于卷积的方法	第27-31页
·基于可变框架方法	第31-32页
·基于几何包络方法	第32-35页
·实验效果	第35-40页
·基于仿射变换的人脸图像配准	第40-43页
·本章小结	第43-44页
第四章 基于学习的人脸图像分辨率增强方法	第44-54页
·幻觉人脸方法	第44-47页
·基于金字塔模型的幻觉人脸方法	第44-47页
·基于人脸局部对象的分辨率增强方法	第47-50页
·人脸对象提取方法	第48-49页
·基于流形学习的分辨率增强方法	第49-50页
·实验结果及讨论	第50-53页
·本章小结	第53-54页
第五章 总结与展望	第54-56页
·全文研究总结	第54页
·研究展望	第54-56页
致谢	第56-57页
参考文献	第57-62页
作者在学期间取得的学术成果	第62页