| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第14-32页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-16页 |
| 1.2 超分辨率重建的理论基础 | 第16-19页 |
| 1.2.1 在时域和频域上的理论分析 | 第16-17页 |
| 1.2.2 常用的图像退化模型 | 第17-18页 |
| 1.2.3 超分辨率重建的关键问题 | 第18-19页 |
| 1.3 图像超分辨率重建技术研究现状 | 第19-25页 |
| 1.3.1 基于插值的方法 | 第20-21页 |
| 1.3.2 基于重构的方法 | 第21-23页 |
| 1.3.3 基于学习的方法 | 第23-24页 |
| 1.3.4 基于混合型的方法 | 第24-25页 |
| 1.4 超分辨率重建图像的质量评价 | 第25-28页 |
| 1.4.1 主观质量评价方法 | 第25-26页 |
| 1.4.2 客观质量评价方法 | 第26-28页 |
| 1.5 论文的主要研究成果 | 第28-30页 |
| 1.6 论文的组织结构安排 | 第30-32页 |
| 第2章 基于加权Boosting的超分辨率算法 | 第32-48页 |
| 2.1 引言 | 第32-34页 |
| 2.2 基于KPLS的超分辨率算法 | 第34-35页 |
| 2.3 加权Boosting的超分辨率算法 | 第35-40页 |
| 2.3.1 加权Boosting原理 | 第35-36页 |
| 2.3.2 最佳成分矩阵 | 第36-38页 |
| 2.3.3 算法实现 | 第38-40页 |
| 2.3.4 复杂度分析 | 第40页 |
| 2.4 实验结果及分析 | 第40-46页 |
| 2.4.1 实验设置 | 第40-42页 |
| 2.4.2 实验结果 | 第42-45页 |
| 2.4.3 参数分析 | 第45-46页 |
| 2.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第3章 基于聚类和加权Boosting的超分辨率算法 | 第48-64页 |
| 3.1 引言 | 第48-49页 |
| 3.2 自然图像的特征提取方法 | 第49-52页 |
| 3.3 聚类和加权Boosting的超分辨率算法 | 第52-58页 |
| 3.3.1 基于聚类的训练子集提取方法 | 第53-54页 |
| 3.3.2 加权Boosting的回归模型 | 第54-56页 |
| 3.3.3 算法实现 | 第56-58页 |
| 3.3.4 复杂度分析 | 第58页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第58-62页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第58-59页 |
| 3.4.2 对比实验结果 | 第59-61页 |
| 3.4.3 参数分析 | 第61-62页 |
| 3.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第4章 基于子空间投影和邻域嵌入的超分辨率算法 | 第64-83页 |
| 4.1 引言 | 第64-66页 |
| 4.2 基于邻域嵌入的超分辨率算法 | 第66-67页 |
| 4.3 子空间投影和邻域嵌入的超分辨率算法 | 第67-74页 |
| 4.3.1 二级子空间的构造 | 第67-71页 |
| 4.3.2 邻域嵌入的重构权重 | 第71-72页 |
| 4.3.3 算法实现 | 第72-73页 |
| 4.3.4 复杂度分析 | 第73-74页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第74-81页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第74-75页 |
| 4.4.2 对比实验结果 | 第75-80页 |
| 4.4.3 邻域匹配及参数分析 | 第80-81页 |
| 4.5 本章小结 | 第81-83页 |
| 第5章 基于方向稀疏和方向特征的超分辨率算法 | 第83-105页 |
| 5.1 引言 | 第83-84页 |
| 5.2 基于方向总变分的超分辨率算法 | 第84-85页 |
| 5.3 方向稀疏和方向特征的超分辨率算法 | 第85-94页 |
| 5.3.1 基于Curvelet的方向特征提取 | 第86-88页 |
| 5.3.2 组合总变分正则项构造 | 第88-89页 |
| 5.3.3 方向非局部均值正则项构造 | 第89-91页 |
| 5.3.4 重建问题优化求解 | 第91-92页 |
| 5.3.5 算法实现 | 第92-93页 |
| 5.3.6 时间复杂度分析 | 第93-94页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第94-103页 |
| 5.4.1 实验设置 | 第94-95页 |
| 5.4.2 无噪测试图像对比实验 | 第95-98页 |
| 5.4.3 有噪测试图像对比实验 | 第98-99页 |
| 5.4.4 增益概率统计结果 | 第99-101页 |
| 5.4.5 参数分析 | 第101-103页 |
| 5.5 本章小结 | 第103-105页 |
| 第6章 基于超像素分割和非局部均值的超分辨率算法 | 第105-122页 |
| 6.1 引言 | 第105-106页 |
| 6.2 超像素分割 | 第106-107页 |
| 6.3 超像素和非局部均值的超分辨率算法 | 第107-112页 |
| 6.3.1 基于超像素的非局部均值正则项构造 | 第108-110页 |
| 6.3.2 图像去噪问题及其优化求解 | 第110-111页 |
| 6.3.3 超分辨率问题及其优化求解 | 第111-112页 |
| 6.3.4 算法实现 | 第112页 |
| 6.4 实验结果及分析 | 第112-121页 |
| 6.4.1 去噪对比实验及统计结果 | 第114-115页 |
| 6.4.2 超分辨率重建对比实验及统计结果 | 第115-120页 |
| 6.4.3 任意倍数放大的效果分析 | 第120-121页 |
| 6.5 本章小结 | 第121-122页 |
| 总结与展望 | 第122-124页 |
| 致谢 | 第124-126页 |
| 参考文献 | 第126-135页 |
| 攻读博士学位期间的学术论文及科研成果 | 第135-136页 |