| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·图像超分辨率重建的发展动态 | 第11-12页 |
| ·主要研究内容及论文组织结构 | 第12-14页 |
| ·主要研究内容 | 第12页 |
| ·论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 图像超分辨重建问题研究 | 第14-30页 |
| ·图像超分辨率重建的基本概念 | 第14-15页 |
| ·图像超分辨重建中图像降质模型 | 第15-16页 |
| ·图像超分辨重建问题不适定性的讨论 | 第16-18页 |
| ·图像超分辨重建算法概述 | 第18-26页 |
| ·基于插值的算法 | 第18-19页 |
| ·基于多帧重建的算法 | 第19-22页 |
| ·基于学习的算法 | 第22-26页 |
| ·图像超分辨重建算法评价标准 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-30页 |
| 第3章 基于支持向量回归的超分辨率重建的改进算法 | 第30-48页 |
| ·传统的基于支持向量回归的超分辨重建算法 | 第30-34页 |
| ·支持向量回归基本原理 | 第30-31页 |
| ·空域下支持向量回归超分辨重建算法 | 第31-32页 |
| ·DCT域下支持向量回归超分辨重建算法 | 第32-34页 |
| ·稀疏域下的基于支持向量回归的图像超分辨率重建算法 | 第34-43页 |
| ·稀疏表示 | 第34-35页 |
| ·稀疏表示在解决反问题中的应用 | 第35-36页 |
| ·冗余字典 | 第36-38页 |
| ·稀疏系数的优化算法 | 第38-39页 |
| ·数据处理 | 第39-40页 |
| ·数据聚类 | 第40-41页 |
| ·子字典的学习 | 第41-42页 |
| ·稀疏域下基于支持向量回归超分辨重建的算法步骤 | 第42-43页 |
| ·实验结果与仿真分析 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于调整核回归约束的超分辨率重建的优化算法 | 第48-62页 |
| ·核回归理论 | 第48-51页 |
| ·回归分析模型分类 | 第48-49页 |
| ·二维回归分析模型 | 第49-51页 |
| ·核回归在图像去噪的应用 | 第51页 |
| ·结合调整核回归约束的图像超分辨重建优化算法 | 第51-55页 |
| ·实验结果与仿真分析 | 第55-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第5章 总结和未来展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62页 |
| ·未来展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第70页 |