基于稀疏表示的医学超分辨率图像重建研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 超分辨率国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 基于插值的方法 | 第12-13页 |
| 1.2.2 基于正则化的方法 | 第13-14页 |
| 1.2.3 基于学习的方法 | 第14-16页 |
| 1.3 论文章节安排 | 第16-18页 |
| 第2章 基于稀疏表示的图像超分辨率重建理论 | 第18-36页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 图像超分辨率 | 第18-20页 |
| 2.2.1 图像超分辨率概念 | 第18页 |
| 2.2.2 超分辨率图像退化的数学模型 | 第18-20页 |
| 2.3 稀疏表示问题 | 第20-26页 |
| 2.3.1 信号（图像）的稀疏度的测量 | 第20-22页 |
| 2.3.2 图像的稀疏表示模型 | 第22-26页 |
| 2.4 学习字典 | 第26-31页 |
| 2.4.1 图像块分类 | 第27-28页 |
| 2.4.2 图像稀疏表示的字典构建 | 第28-31页 |
| 2.5 超分辨率重建算法的性能评价 | 第31-35页 |
| 2.5.1 重建图像质量的主观评价准则 | 第31页 |
| 2.5.2 重建图像质量的通用客观量化指标 | 第31-34页 |
| 2.5.3 重建算法复杂度评价 | 第34-35页 |
| 2.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 基于非负稀疏表示的医学图像超分辨率重建 | 第36-51页 |
| 3.1 引言 | 第36页 |
| 3.2 建立模型 | 第36-38页 |
| 3.2.1 图像块模型的建立 | 第36-37页 |
| 3.2.2 样本图像块的数据库建立 | 第37-38页 |
| 3.3 超分辨率重建 | 第38-44页 |
| 3.3.1 图像块超分辨率重建 | 第38-42页 |
| 3.3.2 整幅超分辨率图像的重建 | 第42-44页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第44-50页 |
| 3.4.1 实验参数设置 | 第45-46页 |
| 3.4.2 实验结果 | 第46-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于双字典学习的医学图像超分辨率重建 | 第51-65页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 图像超分辨率重建方案 | 第51-52页 |
| 4.3 双字典学习阶段 | 第52-55页 |
| 4.4 图像合成阶段 | 第55-57页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第57-63页 |
| 4.5.1 实验参数设置与量化指标 | 第57-58页 |
| 4.5.2 实验结果 | 第58-63页 |
| 4.6 本章小节 | 第63-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
