基于相关分析理论的图像超分辨率方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-12页 |
| 1.2.1 典型相关分析研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 图像超分辨率方法研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 论文主要工作及章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 图像超分辨率重建算法 | 第14-26页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 图像质量评价方法 | 第14-16页 |
| 2.2.1 峰值信噪比 | 第14-15页 |
| 2.2.2 结构相似性指标 | 第15-16页 |
| 2.3 单幅图像超分辨率方法 | 第16-20页 |
| 2.3.1 基于插值的方法 | 第16-18页 |
| 2.3.2 基于重构的方法 | 第18-19页 |
| 2.3.3 基于学习的方法 | 第19-20页 |
| 2.4 基于CCA的人脸超分辨率重建方法 | 第20-24页 |
| 2.4.1 主成分分析 | 第20-21页 |
| 2.4.2 典型相关分析 | 第21-22页 |
| 2.4.3 方法模型 | 第22-23页 |
| 2.4.4 实验结果与分析 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 基于监督典型相关分析的图像超分辨率方法 | 第26-38页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 相关算法 | 第26-28页 |
| 3.2.1 广义典型相关分析 | 第26页 |
| 3.2.2 判别型典型相关分析 | 第26-27页 |
| 3.2.3 局部鉴别典型相关分析 | 第27-28页 |
| 3.3 算法对比 | 第28-30页 |
| 3.4 方法模型 | 第30-33页 |
| 3.4.1 全局脸重建 | 第30-32页 |
| 3.4.2 残差图像重建 | 第32-33页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第33-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于鉴别典型相关的超分辨率稀疏重构方法 | 第38-50页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 稀疏方法介绍 | 第38-39页 |
| 4.3 方法模型 | 第39-41页 |
| 4.3.1 人脸图像的超分辨率重建 | 第40-41页 |
| 4.3.2 残差图像的修复处理 | 第41页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第41-49页 |
| 4.4.1 超分辨率重建效果 | 第41-43页 |
| 4.4.2 算法对比 | 第43-47页 |
| 4.4.3 参数影响 | 第47-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于多视角典型相关的超分辨率稀疏重构方法 | 第50-59页 |
| 5.1 引言 | 第50页 |
| 5.2 多视角典型相关分析方法 | 第50-52页 |
| 5.3 方法模型 | 第52-53页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第53-58页 |
| 5.4.1 超分辨率重建效果 | 第53-55页 |
| 5.4.2 算法对比 | 第55-56页 |
| 5.4.3 类别影响 | 第56-57页 |
| 5.4.4 参数影响 | 第57-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 主要结论与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 主要结论 | 第59页 |
| 6.2 展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第65页 |
