| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| ·课题背景及其理论与实际意义 | 第9-13页 |
| ·图像空间分辨率概述 | 第9-11页 |
| ·课题的目的与意义 | 第11-13页 |
| ·超分辨率成像的理论研究概述 | 第13-16页 |
| ·超分辨率成像技术发展现状 | 第16-20页 |
| ·超分辨率成像方法分类 | 第16-18页 |
| ·超分辨率成像技术国内外发展现状 | 第18-20页 |
| ·本文主要研究内容 | 第20-21页 |
| 第2章 超分辨成像噪声抑制 | 第21-30页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·CCD相机成像噪声分析 | 第21-22页 |
| ·常见图像去噪方法的分析与研究 | 第22-26页 |
| ·几种常见的空域滤波去噪方法 | 第22-24页 |
| ·图像的变换域去噪方法 | 第24-26页 |
| ·用自适应中值滤波法滤除椒盐噪声 | 第26-29页 |
| ·自适应中值滤波算法 | 第26-27页 |
| ·图像去噪实验及结果分析 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 图像配准技术 | 第30-42页 |
| ·图像配准的原理及方法 | 第30-31页 |
| ·基于互信息的图像配准 | 第31-34页 |
| ·寻优算法 | 第34-36页 |
| ·Powell算法 | 第34-35页 |
| ·粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法 | 第35-36页 |
| ·基于小波金字塔分层的互信息配准 | 第36-37页 |
| ·PSO和Powell混合算法 | 第37-38页 |
| ·配准结果比较与分析 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 超分辨率图像重建 | 第42-62页 |
| ·图像重建原理分析 | 第42-44页 |
| ·反演解析图像重建算法 | 第44-51页 |
| ·反演解析法 | 第44-49页 |
| ·重建结果比较与分析 | 第49-51页 |
| ·基于维纳滤波的超分辨率图像重建算法 | 第51-56页 |
| ·维纳滤波算法 | 第51-54页 |
| ·重建结果比较与分析 | 第54-56页 |
| ·基于人工神经网络的超分辨图像重建算法 | 第56-61页 |
| ·BP神经网络算法 | 第56-57页 |
| ·重建结果比较与分析 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |