基于改进的稀疏表示的图像超分辨率方法

摘要	第1-4页
Abstract	第4-6页
目录	第6-8页
第一章 绪论	第8-12页
·研究背景及意义	第8-9页
·论文的主要工作	第9-10页
·论文的内容安排	第10-12页
第二章 图像超分辨率方法的研究现状及分类	第12-20页
·成像系统一般模型	第12-13页
·基于频域的方法	第13页
·基于插值的方法	第13-15页
·基于重构的方法	第15-17页
·基于学习的方法	第17-19页
·本章小结	第19-20页
第三章 稀疏表示理论及分析	第20-28页
·基本思想	第20-21页
·优化问题	第21-22页
·学习系数：Feature-sign 查找法	第22-26页
·学习字典：Lagrange dual 法	第26-27页
·本章小结	第27-28页
第四章 基于特征聚类的图像超分辨率方法	第28-48页
·方法概述	第28-31页
·特征提取	第31-38页
·特征聚类	第38-46页
·有重叠的聚类	第46-47页
·本章小结	第47-48页
第五章 实验结果及分析	第48-68页
·实验环境及参数	第48页
·评估标准	第48-49页
·聚类数目 K 的影响	第49-56页
·重叠聚类 R 的影响	第56-58页
·效果及速度的比较	第58-64页
·其它方法讨论分析	第64-67页
·本章小结	第67-68页
第六章 总结与展望	第68-70页
·论文总结	第68-69页
·下一步工作	第69-70页
参考文献	第70-74页
致谢	第74页