煤矿井下监控系统中图像超分辨率复原方法的研究与实现
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第12-25页 |
| 1.1 论文的背景与意义 | 第12-18页 |
| 1.1.1 煤矿井下监控系统的发展及改进意义 | 第12-16页 |
| 1.1.2 图像超分辨率复原方法的研究目的与意义 | 第16-18页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第18-23页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第23页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第23-25页 |
| 2 图像超分辨率复原理论基础 | 第25-34页 |
| 2.1 超分辨率图像复原的基本概念 | 第25-27页 |
| 2.2 图像超分辨率复原的理论基础 | 第27-28页 |
| 2.3 图像的降质模型 | 第28-30页 |
| 2.4 图像质量的评价标准 | 第30-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 3 改进的近邻嵌入算法 | 第34-46页 |
| 3.1 近邻嵌入算法原理 | 第36-38页 |
| 3.2 基于直方图相似度匹配的训练集选择 | 第38-41页 |
| 3.2.1 灰度直方图特征提取 | 第39-40页 |
| 3.2.2 巴氏系数直方图匹配 | 第40-41页 |
| 3.3 基于模糊K均值聚类的训练集聚类 | 第41-44页 |
| 3.3.1 K均值聚类算法 | 第41-42页 |
| 3.3.2 隶属函数与模糊集合 | 第42-43页 |
| 3.3.3 模糊K均值聚类算法 | 第43-44页 |
| 3.4 改进的近邻嵌入算法过程描述 | 第44-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 4 实验设计与结果分析 | 第46-56页 |
| 4.1 实验设计 | 第46-49页 |
| 4.1.1 图像块特征提取 | 第46页 |
| 4.1.2 近邻嵌入算法参数选取 | 第46-47页 |
| 4.1.3 煤矿监控图像的超分辨率复原实验 | 第47-48页 |
| 4.1.4 复原图像质量评价标准 | 第48-49页 |
| 4.2 实验结果及分析 | 第49-55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 论文总结 | 第56-57页 |
| 5.2 工作展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第61-63页 |
| 学位论文数据集 | 第63页 |
