| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 自然图像超分辨率研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 文档图像超分辨率研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 图像重建技术的发展与应用前景 | 第13-14页 |
| 1.4 文档图像重建存在的技术难题 | 第14页 |
| 1.5 本文研究内容与章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 图像超分辨率重建技术简介 | 第16-28页 |
| 2.1 理论基础 | 第16-19页 |
| 2.1.1 图像退化模型的建立 | 第16-18页 |
| 2.1.2 图像超分辨率重建流程 | 第18-19页 |
| 2.2 图像超分辨率重建算法分类 | 第19-24页 |
| 2.2.1 基于学习的方法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 基于重建的方法 | 第21-22页 |
| 2.2.3 算法比较 | 第22-24页 |
| 2.3 文档图像超分辨率算法特点 | 第24页 |
| 2.4 图像超分辨率重建质量评估方法 | 第24-26页 |
| 2.4.1 主观评估标准 | 第24-25页 |
| 2.4.2 客观评估标准 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 基于 SIFT 特征描述子的文档图像配准 | 第28-52页 |
| 3.1 文档图像配准理论 | 第28-31页 |
| 3.1.1 图像配准原理 | 第28-29页 |
| 3.1.2 文档图像配准算法分类 | 第29-30页 |
| 3.1.3 基于特征的文档图像配准 | 第30-31页 |
| 3.2 文档图像的特征点提取算子 | 第31-41页 |
| 3.2.1 基于角点检测的 Harris 算子 | 第31-35页 |
| 3.2.2 基于尺度不变的 SIFT 算子 | 第35-39页 |
| 3.2.3 基于快速 SIFT 的 SURF 算子 | 第39-41页 |
| 3.2.4 算子比较 | 第41页 |
| 3.3 文档图像的 SIFT 特征提取算法 | 第41-45页 |
| 3.3.1 传统的 SIFT 算法 | 第42-43页 |
| 3.3.2 改进的文档图像 SIFT 特征描述子 | 第43-45页 |
| 3.4 仿真结果与分析 | 第45-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 文档图像的 POCS 重建算法 | 第52-74页 |
| 4.1 传统的 POCS 重建算法 | 第52-56页 |
| 4.1.1 算法原理 | 第52-55页 |
| 4.1.2 算法步骤及流程 | 第55-56页 |
| 4.2 改进的 POCS 重建算法 | 第56-60页 |
| 4.2.1 基于文档图像先验信息的 POCS 算法 | 第57-58页 |
| 4.2.2 基于阈值优化的 POCS 算法 | 第58-60页 |
| 4.3 实验对比与分析 | 第60-66页 |
| 4.4 改进算法在文档图像处理中的应用 | 第66-73页 |
| 4.4.1 本文算法在古书中的应用 | 第66-70页 |
| 4.4.2 本文算法在古碑文中的应用 | 第70-73页 |
| 4.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 第五章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第74-75页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第84页 |