| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 图像超分辨率重建的发展及研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 基于插值的方法 | 第9页 |
| 1.2.2 基于重建的方法 | 第9-10页 |
| 1.2.3 基于学习的方法 | 第10-11页 |
| 1.3 重建图像的质量评价指标 | 第11-12页 |
| 1.4 文章结构 | 第12-13页 |
| 2 基于稀疏表示的图像超分辨率重建概述 | 第13-21页 |
| 2.1 图像超分辨率重建 | 第13-14页 |
| 2.2 信号的稀疏表示模型 | 第14-17页 |
| 2.2.1 信号的稀疏表示基础 | 第14-15页 |
| 2.2.2 信号的稀疏编码 | 第15-17页 |
| 2.3 过完备字典学习 | 第17-18页 |
| 2.3.1 综合字典学习 | 第17页 |
| 2.3.2 解析字典学习 | 第17-18页 |
| 2.4 基于稀疏表示的图像超分辨率重建方法 | 第18-20页 |
| 2.4.1 图像块训练集构建 | 第19页 |
| 2.4.2 高低分辨率过完备耦合字典的训练 | 第19-20页 |
| 2.4.3 高分辨率图像的重建 | 第20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 基于改进的特征提取和稀疏表示的图像超分辨率重建方法 | 第21-38页 |
| 3.1 图像的特征提取 | 第21页 |
| 3.2 高斯拉普拉斯特征提取 | 第21-24页 |
| 3.2.1 传统的高斯拉普拉斯特征提取 | 第21-22页 |
| 3.2.2 改进的高斯拉普拉斯特征提取 | 第22-24页 |
| 3.3 改进的高斯拉普拉斯特征提取和稀疏表示的图像超分辨率重建方法 | 第24-27页 |
| 3.3.1 训练阶段 | 第25-26页 |
| 3.3.2 重建阶段 | 第26-27页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第27-36页 |
| 3.4.1 重建图像的质量分析 | 第30-34页 |
| 3.4.2 含噪图像的重建 | 第34-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 4 基于方向特征的非局部均值的图像超分辨率重建方法 | 第38-52页 |
| 4.1 曲波变换 | 第38-42页 |
| 4.1.1 连续曲波变换 | 第38-39页 |
| 4.1.2 离散曲波变换实现 | 第39-42页 |
| 4.2 曲波变换提取方向特征 | 第42-43页 |
| 4.3 方向特征的非局部均值的图像超分辨率重建方法 | 第43-46页 |
| 4.3.1 传统的非局部均值方法 | 第43-44页 |
| 4.3.2 方向特征的非局部均值的图像超分辨率重建方法 | 第44-46页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第46-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第52-53页 |
| 5.2 展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 附录 作者在攻读硕士学位期间内发表的论文 | 第60页 |
