| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的主要工作及研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 背景知识介绍 | 第17-27页 |
| 2.1 矩阵的低秩稀疏分解 | 第17-18页 |
| 2.2 优化算法 | 第18-22页 |
| 2.2.1 增广拉格朗日乘子算法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 交替迭代算法 | 第20-22页 |
| 2.3 相似图像块及其筛选标准 | 第22-23页 |
| 2.4 l_p范数的稀疏性 | 第23-25页 |
| 2.5 图像超分辨的结果评价 | 第25-26页 |
| 2.5.1 主观评价 | 第25页 |
| 2.5.2 PSNR和SSIM | 第25-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于非局部稀疏和低秩正则的图像超分辨率算法 | 第27-43页 |
| 3.1 正则项 | 第28-29页 |
| 3.2 总能量函数 | 第29-31页 |
| 3.3 算法框架 | 第31-33页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第33-41页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第34-35页 |
| 3.4.2 实验结果和分析 | 第35-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 基于l_(1/2)和非局部低秩稀疏正则的图像超分辨算法 | 第43-57页 |
| 4.1 基于l_(1/2)和非局部低秩稀疏正则算法 | 第44-46页 |
| 4.1.1 基于l_(1/2)正则化的超分辨率图像重建算法 | 第44-45页 |
| 4.1.2 基于非局部稀疏和低秩正则的迭代反投影算法 | 第45-46页 |
| 4.2 算法框架 | 第46-50页 |
| 4.2.1 基于l_(1/2)正则化的稀疏表达算法模型求解框架 | 第47-48页 |
| 4.2.2 迭代反投影与非局部稀疏低秩正则模型求解框架 | 第48-50页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第50-55页 |
| 4.3.1 实验设置 | 第51页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第51-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 本文总结 | 第57-58页 |
| 5.2 本文展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 在学期间科研成果 | 第67页 |
