| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 论文研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 压缩感知国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 超分辨率图像重建国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第11-12页 |
| 第2章 压缩感知理论 | 第12-21页 |
| 2.1 压缩感知原理 | 第13-14页 |
| 2.2 信号的稀疏表示 | 第14-16页 |
| 2.3 观测矩阵的设计 | 第16-17页 |
| 2.4 信号重构 | 第17-19页 |
| 2.5 压缩感知的应用领域 | 第19-20页 |
| 2.6 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 超分辨率图像重建算法研究 | 第21-26页 |
| 3.1 超分辨率技术含义 | 第21页 |
| 3.2 多帧超分辨率图像重建算法 | 第21-23页 |
| 3.2.1 频域法 | 第21-22页 |
| 3.2.2 空域法 | 第22-23页 |
| 3.3 单帧超分辨率图像重建算法 | 第23-24页 |
| 3.3.1 基于插值的方法 | 第23页 |
| 3.3.2 基于学习的方法 | 第23-24页 |
| 3.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 第4章 基于压缩感知的超分辨率重建方法 | 第26-40页 |
| 4.1 基于压缩感知的超分辨率重建原理 | 第26-27页 |
| 4.2 基于K-SVD的过完备字典学习 | 第27-30页 |
| 4.3 基于压缩感知的图像重建算法 | 第30-33页 |
| 4.3.1 重构算法的比较 | 第31-32页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第32-33页 |
| 4.4 基于压缩感知的单帧图像超分辨率重建模型 | 第33-38页 |
| 4.5 本章总结 | 第38-40页 |
| 第5章 实验设计与结果分析 | 第40-49页 |
| 5.1 使用训练图像集的实验 | 第40-43页 |
| 5.2 自我训练实验 | 第43-44页 |
| 5.2.1 实验设计 | 第43页 |
| 5.2.2 实验结果与分析 | 第43-44页 |
| 5.3 多种方法比较 | 第44-45页 |
| 5.3.1 实验设计 | 第44页 |
| 5.3.2 实验结果与分析 | 第44-45页 |
| 5.4 基于压缩感知单帧图像超分辨率的影响因子分析 | 第45-48页 |
| 5.4.1 输入图像噪声的影响 | 第45-46页 |
| 5.4.2 字典大小的影响 | 第46-48页 |
| 5.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第6章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54页 |