| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 基于插值的方法 | 第11页 |
| 1.2.2 基于重建的方法 | 第11-13页 |
| 1.2.3 基于学习的方法 | 第13-15页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第15-18页 |
| 第二章 遥感影像超分辨率重建理论与质量评价 | 第18-26页 |
| 2.1 遥感影像的稀疏表示 | 第18-21页 |
| 2.1.1 遥感影像 | 第18-19页 |
| 2.1.2 稀疏表示理论 | 第19-21页 |
| 2.2 字典学习 | 第21-22页 |
| 2.3 重建影像质量评价 | 第22-26页 |
| 2.3.1 主观评价 | 第22-23页 |
| 2.3.2 客观评价 | 第23-26页 |
| 第三章 基于联合字典的遥感影像超分辨重建 | 第26-40页 |
| 3.1 经典的字典学习算法 | 第26-31页 |
| 3.1.1 MOD算法 | 第26-28页 |
| 3.1.2 K-SVD算法 | 第28-29页 |
| 3.1.3 ODL算法 | 第29-31页 |
| 3.2 基于联合字典的超分辨率重建 | 第31-34页 |
| 3.2.1 联合字典对学习 | 第32-33页 |
| 3.2.2 联合字典的超分辨率重建模型 | 第33-34页 |
| 3.3 实验与分析 | 第34-40页 |
| 第四章 基于在线字典优化的遥感影像超分辨率重建 | 第40-49页 |
| 4.1 在线字典学习 | 第40-41页 |
| 4.1.1 图像块的处理 | 第40-41页 |
| 4.1.2 在线字典优化的字典更新算法 | 第41页 |
| 4.2 在线字典优化的超分辨率重建算法 | 第41-43页 |
| 4.3 实验与分析 | 第43-49页 |
| 4.3.1 实验数据及参数设置 | 第43页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第43-49页 |
| 第五章 基于最优方向耦合字典学习的超分辨率重建 | 第49-57页 |
| 5.1 基于稀疏表示的图像超分辨率重建模型 | 第49-50页 |
| 5.2 改进的基于最优方向耦合字典学习的超分辨率重建 | 第50-52页 |
| 5.2.1 改进的字典学习模型 | 第50-51页 |
| 5.2.2 稀疏重建模型 | 第51-52页 |
| 5.3 实验与分析 | 第52-57页 |
| 5.3.1 实验数据及参数设置 | 第52-53页 |
| 5.3.2 实验结果分析 | 第53-57页 |
| 总结与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-67页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |