| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 图像超分辨率复原的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 主要研究工作 | 第10-11页 |
| 第二章 图像超分辨率复原研究方法 | 第11-22页 |
| 2.1 图像超分辨率复原的可能性 | 第11-12页 |
| 2.2 图像超分辨率复原技术的发展现状 | 第12-13页 |
| 2.3 图像的超分辨率复原算法 | 第13-19页 |
| 2.3.1 基于插值的方法 | 第13-14页 |
| 2.3.2 基于重建的方法 | 第14-16页 |
| 2.3.3 基于学习的方法 | 第16-19页 |
| 2.4 评价指标 | 第19-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于块相似性和秩极小化的图像超分辨率复原 | 第22-35页 |
| 3.1 图像的块相似性 | 第22-24页 |
| 3.2 秩极小化理论及算法 | 第24-26页 |
| 3.2.1 秩极小化的理论模型 | 第24-25页 |
| 3.2.1.1 矩阵填充（Matrix Completion, MC） | 第24-25页 |
| 3.2.1.2 鲁棒主成分分析（Robust PCA, RPCA） | 第25页 |
| 3.2.2 秩极小化理论的恢复算法 | 第25-26页 |
| 3.2.3 秩极小化理论的应用 | 第26页 |
| 3.3 基于秩极小化理论的图像超分辨率复原 | 第26-31页 |
| 3.3.1 图像的特征 | 第26-27页 |
| 3.3.2 建立训练图像库 | 第27页 |
| 3.3.3 利用矩阵秩极小化理论估计高分辨率图像 | 第27-29页 |
| 3.3.4 利用IALM恢复低秩矩阵 | 第29-31页 |
| 3.3.5 迭代后向投影 | 第31页 |
| 3.4 实验结果和分析 | 第31-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于加噪秩极小化理论的图像超分辨率复原 | 第35-43页 |
| 4.1 模型引入 | 第35-36页 |
| 4.2 基于加噪秩极小化理论恢复算法 | 第36-37页 |
| 4.3 后处理过程 | 第37-38页 |
| 4.4 实验结果和分析 | 第38-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 总结与展望 | 第43-45页 |
| 5.1 本论文的工作总结 | 第43页 |
| 5.2 有待进一步开展的超分辨率图像恢复研究 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 发表论文及参与科研项目情况 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |