| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 图像超分辨率的研究背景及意义 | 第7页 |
| 1.2 图像超分辨率的国内外发展现状 | 第7-9页 |
| 1.3 本文主要内容及安排 | 第9-11页 |
| 第二章 图像超分辨率的重建 | 第11-18页 |
| 2.1 图像的属性 | 第11页 |
| 2.1.1 图像的表示 | 第11页 |
| 2.1.2 图像的分辨率 | 第11页 |
| 2.2 图像的退化模型 | 第11-12页 |
| 2.3 常见超分辨率重建算法 | 第12-16页 |
| 2.3.1 基于插值的超分辨率重建算法 | 第12-13页 |
| 2.3.2 基于重构的超分辨率重建算法 | 第13-14页 |
| 2.3.3 基于学习的超分辨率重建算法 | 第14-16页 |
| 2.4 图像超分辨率质量评价标准 | 第16-18页 |
| 第三章 结合支持向量回归和图像自相似的单幅图像超分辨率 | 第18-34页 |
| 3.1 支持向量回归 | 第18-20页 |
| 3.1.1 线性SVR | 第18-19页 |
| 3.1.2 非线性SVR | 第19-20页 |
| 3.2 图像的自相似性 | 第20-22页 |
| 3.3 基于支持向量回归和图像自相似的单幅图像超分辨率算法 | 第22-26页 |
| 3.3.1 建立图像金字塔 | 第22-23页 |
| 3.3.2 图像块的稀疏表示 | 第23-24页 |
| 3.3.3 利用支持向量回归重建高分辨率图像 | 第24-26页 |
| 3.4 实验仿真及分析 | 第26-34页 |
| 第四章 基于直接稀疏核回归的单幅图像超分辨率 | 第34-41页 |
| 4.1 直接稀疏核回归 | 第34-36页 |
| 4.2 基于DSKR的单幅图像超分辨率 | 第36-37页 |
| 4.3 实验仿真及分析 | 第37-41页 |
| 第五章 总结与展望 | 第41-43页 |
| 5.1 全文总结 | 第41页 |
| 5.2 进一步工作及展望 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-47页 |
| 攻读研究生期间取得的研究成果 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |