| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 超分辨率重建的现状和难点 | 第12-14页 |
| 1.2.1 超分辨率重建研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 超分辨率重建技术难点 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要研究内容和安排 | 第14-16页 |
| 1.3.1 本文的主要工作 | 第14页 |
| 1.3.2 本文的工作安排 | 第14-16页 |
| 第二章 图像超分辨率重建研究基础 | 第16-34页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 图像超分辨率重建简介 | 第16-19页 |
| 2.2.1 图像降质模型 | 第16-18页 |
| 2.2.2 超分辨率重建过程 | 第18-19页 |
| 2.3 图像配准算法理论基础 | 第19-26页 |
| 2.3.1 图像配准的基本原理 | 第19-20页 |
| 2.3.2 空间几何变换 | 第20-23页 |
| 2.3.3 图像配准方法分类 | 第23-25页 |
| 2.3.4 图像配准准则及评价标准 | 第25-26页 |
| 2.4 图像重建算法理论基础 | 第26-32页 |
| 2.4.1 图像重建的基本原理 | 第26-27页 |
| 2.4.2 图像重建算法分类 | 第27-30页 |
| 2.4.3 图像重建的质量评价 | 第30-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 改进的特征点亚像素匹配算法 | 第34-53页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 基于特征点的图像配准算法原理 | 第34-35页 |
| 3.3 匹配基元的选择 | 第35-41页 |
| 3.4 改进的 Harris 角点匹配算法 | 第41-48页 |
| 3.4.1 算法改进思路 | 第41-42页 |
| 3.4.2 Harris 角点提取 | 第42-43页 |
| 3.4.3 角点亚像素定位 | 第43-44页 |
| 3.4.4 角点匹配 | 第44-47页 |
| 3.4.5 误匹配排除方法 | 第47-48页 |
| 3.5 改进前后算法比较 | 第48-52页 |
| 3.5.1 特征点检测比较 | 第48-49页 |
| 3.5.2 配准结果比较 | 第49-52页 |
| 3.5.3 实验结果分析 | 第52页 |
| 3.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于 OpenCV 的维纳滤波复原算法的实现 | 第53-64页 |
| 4.1 引言 | 第53页 |
| 4.2 OpenCV 简介 | 第53-54页 |
| 4.3 传统插值方法及局限性 | 第54-57页 |
| 4.3.1 传统图像插值方法 | 第54-57页 |
| 4.3.2 传统方法局限性 | 第57页 |
| 4.4 基于多幅图像维纳滤波复原重建算法 | 第57-59页 |
| 4.5 实验测试及结果分析 | 第59-63页 |
| 4.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 总结 | 第64-65页 |
| 5.2 对下一步工作的展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间公开发表的论文及科研成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |