| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·图像插值技术的应用与研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文内容安排及创新点 | 第13-14页 |
| 2 图像插值模型 | 第14-22页 |
| ·线性插值 | 第14-17页 |
| ·最邻近插值 | 第14页 |
| ·双线性内插法 | 第14-15页 |
| ·三次卷积插值 | 第15-16页 |
| ·B-样条插值 | 第16-17页 |
| ·非线性插值 | 第17-22页 |
| ·偏微分方程的方法 | 第17-18页 |
| ·多尺度分析的方法 | 第18-19页 |
| ·机器学习的方法 | 第19-20页 |
| ·统计的方法 | 第20-22页 |
| 3 基于结构张量的核回归非均匀插值算法 | 第22-39页 |
| ·核回归模型和核函数的性质 | 第22-24页 |
| ·核回归模型 | 第22-23页 |
| ·核函数的性质 | 第23-24页 |
| ·核回归非均匀插值算法 | 第24-27页 |
| ·经典核回归插值模型的建立 | 第24-26页 |
| ·光滑矩阵H的选取 | 第26-27页 |
| ·自适应核回归插值算法 | 第27-30页 |
| ·两种自适应核 | 第28页 |
| ·协方差矩阵的作用与计算 | 第28-30页 |
| ·基于结构张量的核回归非均匀插值算法 | 第30-34页 |
| ·结构张量的概念与性质 | 第31-32页 |
| ·基于结构张量的核函数回归算法 | 第32-34页 |
| ·实验结果与分析 | 第34-39页 |
| 4 基于结构张量的核回归非均匀插值算法在图像处理中的应用 | 第39-50页 |
| ·图像放大 | 第39-42页 |
| ·问题描述 | 第39-40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-42页 |
| ·图像去噪 | 第42-45页 |
| ·问题描述 | 第42-43页 |
| ·实验结果与分析 | 第43-45页 |
| ·图像超分辨率重建 | 第45-50页 |
| ·问题描述 | 第45-47页 |
| ·算法构架 | 第47-48页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第48-50页 |
| 5 结论 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |