超分辩率图像重建算法的研究与实现
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 引言 | 第6-12页 |
| 第一章 超分辨率图像重建的理论基础 | 第12-23页 |
| ·超分辨率图像重建的基本原理 | 第12-13页 |
| ·超分辨率图像重建的数学原理 | 第13-17页 |
| ·解析延拓理论 | 第14-15页 |
| ·信息叠加理论 | 第15页 |
| ·非线性操作 | 第15-16页 |
| ·Nyquist抽样定理 | 第16-17页 |
| ·超分辨率图像重建的数学模型 | 第17-22页 |
| ·退化模型 | 第18-19页 |
| ·运动补偿模型 | 第19-21页 |
| ·超分辨率图像重建的插值模型 | 第21-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 第二章 超分辨率图像重建的常用算法研究 | 第23-35页 |
| ·插值法 | 第23页 |
| ·频域法 | 第23-24页 |
| ·正则化法 | 第24-26页 |
| ·确定性方法 | 第24-25页 |
| ·随机方法 | 第25-26页 |
| ·集合论法 | 第26-27页 |
| ·小波重建方法 | 第27-32页 |
| ·多分辨分析的条件 | 第28-29页 |
| ·L_2(R)的正交分解 | 第29页 |
| ·小波函数的构造 | 第29-30页 |
| ·连续小波变换 | 第30-32页 |
| ·神经网络恢复残差法 | 第32-33页 |
| ·压缩域超分辨率重建法 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于小波稳健的超分辨率图像重建算法 | 第35-47页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·稳健的正则化方法 | 第35-39页 |
| ·正则化方法概述 | 第35-37页 |
| ·基于1-范式正则化方法 | 第37-39页 |
| ·噪声模型分析 | 第39-41页 |
| ·基于小波稳健的正则化方法 | 第41-44页 |
| ·退化模型建立 | 第41-42页 |
| ·构造初始图像 | 第42-43页 |
| ·图像融合 | 第43-44页 |
| ·正则化过程 | 第44页 |
| ·噪声抑制 | 第44-46页 |
| ·NIWF算法基本思想 | 第45页 |
| ·NIWF算法步骤 | 第45页 |
| ·NIWF算法流程 | 第45-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第四章 仿真实验 | 第47-62页 |
| ·超分辨率图像重建质量评价 | 第47-53页 |
| ·主观质量评价方法 | 第47-48页 |
| ·客观质量评价方法 | 第48-53页 |
| ·仿真实验平台设计 | 第53-56页 |
| ·软件开发平台 | 第53-54页 |
| ·仿真平台的设计思路 | 第54页 |
| ·平台的程序实现 | 第54-56页 |
| ·实验结果 | 第56-61页 |
| ·基于小波稳健的超分辨率重建算法实验结果 | 第56-59页 |
| ·NIWF算法实验结果 | 第59-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
