| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 超分辨率技术国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 | 第14-17页 |
| 第二章 超分辨率重建技术 | 第17-29页 |
| 2.1 超分辨率重建的基本概念 | 第17页 |
| 2.2 图像退化模型 | 第17-19页 |
| 2.3 超分辨率重建算法分类 | 第19-21页 |
| 2.3.1 基于插值的方法 | 第19-20页 |
| 2.3.2 基于重建的方法 | 第20页 |
| 2.3.3 基于学习的方法 | 第20-21页 |
| 2.4 基于稀疏表示的超分辨率重建算法 | 第21-26页 |
| 2.4.1 稀疏表示理论 | 第21-23页 |
| 2.4.2 联合字典训练 | 第23-25页 |
| 2.4.3 稀疏系数求解 | 第25-26页 |
| 2.5 迭代反投影法 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 残差字典学习的快速图像超分辨率算法 | 第29-41页 |
| 3.1 残差字典的训练 | 第29-32页 |
| 3.2 基于Cholesky分解改进的正交匹配追踪算法 | 第32-34页 |
| 3.3 残差字典学习的快速图像超分辨率算法 | 第34-35页 |
| 3.4 实验与分析 | 第35-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 融合内外特征的图像超分辨率算法 | 第41-53页 |
| 4.1 图像自身特征增强 | 第41-42页 |
| 4.2 外部特征约束的超分辨率重建 | 第42-44页 |
| 4.3 融合内外特征的图像超分辨率算法 | 第44-48页 |
| 4.4 实验与分析 | 第48-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-56页 |
| 5.1 总结 | 第53-54页 |
| 5.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录 (攻读硕士学位期间发表和录用的学术论文) | 第61页 |