| 摘要 | 第2-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 引言 | 第9-10页 |
| 1 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 选题的研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 研究发展与现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文的研究内容及章节结构 | 第11-13页 |
| 1.3.1 本论文的研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3.2 本论文的章节结构 | 第12-13页 |
| 2 超分辨率技术研究 | 第13-23页 |
| 2.1 引言 | 第13-14页 |
| 2.1.1 超分辨率的数学模型 | 第13-14页 |
| 2.1.2 超分辨率的理论知识 | 第14页 |
| 2.2 多帧的超分辨率技术介绍 | 第14-17页 |
| 2.2.1 非均匀内插法 | 第15页 |
| 2.2.2 正则化重建法 | 第15-17页 |
| 2.3 单帧的超分辨率技术介绍 | 第17-21页 |
| 2.3.1 基于插值的方法 | 第17-18页 |
| 2.3.2 基于正则化的方法 | 第18-19页 |
| 2.3.3 基于学习的方法 | 第19-21页 |
| 2.4 本文的主要贡献 | 第21-23页 |
| 3 基于分块统计的直线运动模糊参数估计 | 第23-37页 |
| 3.1 引言 | 第23-26页 |
| 3.1.1 运动模糊类型 | 第23-25页 |
| 3.1.2 直线运动模糊的 PSF 的常见估计方法 | 第25-26页 |
| 3.2 基于方向微分的分块思想 | 第26-30页 |
| 3.2.1 3×3 的方法微分算子 | 第26-28页 |
| 3.2.2 基于方向微分的加权平均法 | 第28-29页 |
| 3.2.3 基于方向微分的分块统计法 | 第29-30页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第30-35页 |
| 3.3.1 整块方向微分的不足 | 第30-32页 |
| 3.3.2 几种方向微分鉴别精度比较 | 第32-35页 |
| 3.4 后续估计——模糊长度估计 | 第35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 4 多帧的超分辨率复原及其改进 | 第37-53页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 稳定的估计问题 | 第37-42页 |
| 4.2.1 估计子的选择 | 第37-38页 |
| 4.2.2 数据约束项选择 | 第38-40页 |
| 4.2.3 正则化项选择 | 第40-42页 |
| 4.3 基于 L_1范式的BTV 重建 | 第42-45页 |
| 4.3.1 算法分析 | 第42-43页 |
| 4.3.2 Fk子问题：运动估计 | 第43-45页 |
| 4.3.3 Hk子问题：点扩散函数的估计 | 第45页 |
| 4.4 一种改进的 BTV 重建 | 第45-52页 |
| 4.4.1 基于相似结构的 BTV 重建—耦合修改后的 L_1范式梯度 | 第45-47页 |
| 4.4.2 仿真实验与分析 | 第47-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 5 基于分布实施单帧的超分辨率复原 | 第53-76页 |
| 5.1 引言 | 第53-54页 |
| 5.2 已有的反卷积去模糊算法 | 第54-59页 |
| 5.2.1 稀疏反卷积去模糊 | 第54-58页 |
| 5.2.2 基于 L1范式的反卷积去模糊 | 第58-59页 |
| 5.3 异常值分析 | 第59-64页 |
| 5.4 基于 L1范式和异常值分类的稀疏反卷积算法 | 第64-72页 |
| 5.4.1 算法分析 | 第64-67页 |
| 5.4.2 仿真实验 | 第67-72页 |
| 5.5 单帧图像的超分辨率复原的分布实施 | 第72-75页 |
| 5.6 本章小结 | 第75-76页 |
| 6 结论 | 第76-79页 |
| 6.1 本文主要工作总结 | 第76-77页 |
| 6.2 未来工作与展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 在学研究成果 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
