| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第16-17页 |
| 1.2 研究发展及现状 | 第17-19页 |
| 1.3 研究动机与目的 | 第19-20页 |
| 1.4 论文内容与安排 | 第20-22页 |
| 第二章 基于邻域嵌入的图像超分辨重建 | 第22-32页 |
| 2.1 邻域嵌入的图像超分辨重建 | 第22-25页 |
| 2.1.1 基于局部线性嵌入的超分辨重建(NESR)算法 | 第22-24页 |
| 2.1.2 局部线性嵌入的图像超分辨重建中的问题 | 第24-25页 |
| 2.2 基于邻域嵌入的图像超分辨率重建方法的特征提取 | 第25-28页 |
| 2.2.1 线性特征提取 | 第25-27页 |
| 2.2.2 非线性特征提取 | 第27-28页 |
| 2.3 邻域选取 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于最大线性块邻域嵌入的图像超分辨重建 | 第32-48页 |
| 3.1 训练样本集的构造 | 第33-37页 |
| 3.1.1 中、高频特征提取 | 第33-34页 |
| 3.1.2 最大线性块(MLP)的构造 | 第34-37页 |
| 3.2 邻域选取和嵌入 | 第37-39页 |
| 3.2.1 最大线性块MLP及邻域的选取 | 第37-38页 |
| 3.2.2 邻域嵌入和后处理 | 第38-39页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第39-47页 |
| 3.3.1 实验条件与数据说明 | 第39-40页 |
| 3.3.2 邻域选取的影响 | 第40页 |
| 3.3.3 特征表示对于邻域选取的影响 | 第40-41页 |
| 3.3.4 测试图像的重建结果对比及分析 | 第41-46页 |
| 3.3.5 后处理对重建结果的影响 | 第46-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 稀疏多流形嵌入的图像超分辨重建 | 第48-60页 |
| 4.1 训练特征集的构造 | 第48-50页 |
| 4.1.1 训练图像块特征子集 | 第48-49页 |
| 4.1.2 特征子集的选取 | 第49-50页 |
| 4.2 稀疏多流形嵌入 | 第50-52页 |
| 4.2.1 稀疏多流形假设 | 第50-51页 |
| 4.2.2 稀疏邻域求解与嵌入 | 第51-52页 |
| 4.3 稀疏多流形嵌入图像超分辨重建 | 第52-53页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第53-58页 |
| 4.4.1 稀疏问题中的参数影响 | 第53页 |
| 4.4.2 聚类数对重建结果的影响 | 第53-54页 |
| 4.4.3 不同稀疏邻域选取方法的比较 | 第54-55页 |
| 4.4.4 测试图像的重建结果对比及分析 | 第55-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 稀疏表征学习和流形嵌入的图像超分辨重建 | 第60-72页 |
| 5.1 表征学习 | 第60页 |
| 5.2 分层的支持向量机 | 第60-63页 |
| 5.2.1 SVMF (Support Vector Machine Filter) | 第61-62页 |
| 5.2.2 分层的SVM(HSVM) | 第62-63页 |
| 5.3 稀疏表征学习和流形嵌入的图像超分辨重建 | 第63-64页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第64-69页 |
| 5.4.1 HSVM层数对重建数值结果的影响 | 第64-65页 |
| 5.4.2 测试图像的重建结果对比及分析 | 第65-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 总结 | 第72页 |
| 6.2 展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 致谢 | 第80-82页 |
| 作者简介 | 第82-83页 |
| 1. 基本情况 | 第82页 |
| 2. 教育背景 | 第82页 |
| 3. 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第82-83页 |
