| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文研究内容及结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 稀疏表示超分辨率重建理论 | 第13-24页 |
| 2.1 信号的稀疏表示理论 | 第13-17页 |
| 2.1.1 压缩感知理论 | 第13-14页 |
| 2.1.2 稀疏表示 | 第14-15页 |
| 2.1.3 过完备字典训练 | 第15-17页 |
| 2.2 稀疏表示超分辨率重建 | 第17-21页 |
| 2.2.1 重建模型 | 第17-18页 |
| 2.2.2 重建算法描述 | 第18-20页 |
| 2.2.3 实验结果与分析 | 第20-21页 |
| 2.3 图像重建质量评价指标 | 第21-23页 |
| 2.3.1 主观评价方法 | 第21-22页 |
| 2.3.2 客观评价方法 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于粒子群聚类的多幅图像超分辨率重建 | 第24-37页 |
| 3.1 粒子群聚类算法简介 | 第24-26页 |
| 3.2 基于粒子群聚类的单幅图像超分辨率重建 | 第26-30页 |
| 3.2.1 单幅图像超分辨率重建框架 | 第26-27页 |
| 3.2.2 基于粒子群聚类的单幅超分辨率重建 | 第27页 |
| 3.2.3 实验结果与分析 | 第27-30页 |
| 3.3 基于粒子群聚类的多幅图像超分辨率重建 | 第30-36页 |
| 3.3.1 多幅图像稀疏表示超分辨率重建框架 | 第30-34页 |
| 3.3.2 基于粒子群聚类的多幅图像超分辨率重建 | 第34页 |
| 3.3.3 实验结果与分析 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于稀疏系数融合的多幅图像快速超分辨率重建 | 第37-49页 |
| 4.1 稀疏系数融合方法介绍 | 第37-39页 |
| 4.2 算法重建流程 | 第39-41页 |
| 4.2.1 稀疏系数融合多幅图像超分辨率重建框架 | 第40页 |
| 4.2.2 稀疏系数融合与PCA融合重建原理比较 | 第40-41页 |
| 4.2.3 PSO聚类与K-means聚类原理比较 | 第41页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第41-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 论文总结 | 第49-50页 |
| 5.2 工作展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |