基于有理分形函数的图像插值理论及应用研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-18页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第19-21页 |
| 第2章 背景知识 | 第21-28页 |
| 2.1 分形理论 | 第21-25页 |
| 2.1.1 豪斯多夫维 | 第21-22页 |
| 2.1.2 分形维数计算方法 | 第22-25页 |
| 2.2 图像质量评价标准 | 第25-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 插值函数构造 | 第28-44页 |
| 3.1 C~2有理插值函数的构造 | 第28-33页 |
| 3.2 一般分形插值函数构造 | 第33-34页 |
| 3.3 (3,1)型有理分形插值函数构造 | 第34-36页 |
| 3.4 (3,2)有理分形函数构造 | 第36-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于含参2C有理样条图像放大 | 第44-51页 |
| 4.1 基本算法 | 第44页 |
| 4.2 图像非光滑区域检测 | 第44-45页 |
| 4.3 图像插值 | 第45-46页 |
| 4.4 参数优化 | 第46-47页 |
| 4.5 实验 | 第47-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于维数分析的有理分形图像插值 | 第51-58页 |
| 5.1 插值算法 | 第51-53页 |
| 5.1.1 图像滤波 | 第51-52页 |
| 5.1.2 图像插值 | 第52-53页 |
| 5.2 分形维数计算 | 第53页 |
| 5.3 参数优化 | 第53-54页 |
| 5.4 实验 | 第54-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第6章 基于纹理特征的自适应插值 | 第58-75页 |
| 6.1 插值算法 | 第58-59页 |
| 6.2 基于分形维数的区域划分 | 第59-63页 |
| 6.3 自适应插值算法 | 第63-64页 |
| 6.3.1 纹理区域插值 | 第63页 |
| 6.3.2 非纹理区域插值 | 第63-64页 |
| 6.4 基于分形维数的尺度因子计算 | 第64页 |
| 6.5 形状参数优化 | 第64-66页 |
| 6.6 实验结果与分析 | 第66-74页 |
| 6.7 本章小结 | 第74-75页 |
| 第7章 结论与展望 | 第75-78页 |
| 7.1 研究结论 | 第75-77页 |
| 7.2 研究展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-84页 |
| 攻读学位期间取得的学术成果 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
