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基于人类视觉感知的内容自适应图像重建

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
Chapter1 Introduction第9-17页
   ·Background and Significance第9-10页
   ·Research Scope第10-14页
   ·Main Contributions第14-16页
   ·Thesis Organization第16-17页
Chapter2 Basic Theory第17-23页
   ·Image Acquisition Model第17-18页
   ·Image Reconstruction algorithm第18-20页
     ·Deterministic Approach第18-19页
     ·Stochastic Approach第19-20页
   ·Evaluation Metrics第20-23页
     ·Subjective Estimation第20页
     ·Objective Estimation第20-23页
Chapter3 Towards Artifact-free Image Super-resolution with Adaptive De-convolution and Curvature Refinement第23-41页
   ·Methods第23-29页
     ·Image Formation第24-25页
     ·Adaptive De-convolution第25-28页
     ·Feedback-Control Loop第28-29页
   ·Results第29-40页
     ·GCAR Prior and Curvature Refinement第30-31页
     ·Visual Evaluation第31-32页
     ·Quantitative Evaluation第32-38页
     ·Results in LR images down-sampled directly第38-40页
   ·Conclusion第40-41页
Chapter4 Perceptual Video Denoising with Content Adaptive Filtering第41-53页
   ·Methods第41-46页
     ·Observation Model第41-42页
     ·Noise Detection第42-43页
     ·Content Adaptive Segmentation第43-44页
     ·Motion Detection第44-45页
     ·Adaptive Noise Filtering第45-46页
   ·Results第46-48页
     ·Effectiveness of Content Adaptive Segmentation第47页
     ·Visual Evaluation第47-48页
     ·Quantitative Evaluation第48页
   ·Conclusion第48-53页
Chapter5 Detail Preserving Image Denoising with Meanshift Smoothing and Content Adaptive Deconvolution第53-67页
   ·Methods第53-57页
     ·Observation Model第54页
     ·Content Adaptive Filtering第54-55页
     ·Mean-Shift Filtering第55-56页
     ·Content Adaptive De-convolution第56-57页
   ·Results第57-61页
     ·Effectiveness of The Proposed Method in Each Part第57页
     ·Visual Evaluation第57-61页
     ·Quantitative Evaluation第61页
   ·Conclusion第61-67页
Chapter6 Discussion第67-71页
   ·Thesis Summary第67-69页
   ·Future Work第69-71页
References第71-79页
Acknowledgements第79-81页
Research Achievements第81-82页

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