| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 研究内容 | 第12-14页 |
| 1.4 研究重点 | 第14-15页 |
| 1.5 论文结构 | 第15-17页 |
| 第2章 相关理论技术 | 第17-23页 |
| 2.1 稀疏表示理论 | 第17-19页 |
| 2.1.1 信号的稀疏表示模型 | 第17-18页 |
| 2.1.2 字典的构建 | 第18-19页 |
| 2.2 自回归模型 | 第19-21页 |
| 2.3 图像质量评价方法 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于多方向字典的深度图像超分辨率 | 第23-39页 |
| 3.1 图像块分类与特征表示 | 第23-26页 |
| 3.1.1 图像块分类 | 第23-24页 |
| 3.1.2 特征表示 | 第24-26页 |
| 3.2 字典训练 | 第26-28页 |
| 3.3 约束重建 | 第28-30页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第30-37页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第30-31页 |
| 3.4.2 实验结果比较 | 第31-35页 |
| 3.4.3 参数讨论 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 基于多方向字典与自回归模型的深度图像超分辨率 | 第39-61页 |
| 4.1 字典训练 | 第39-40页 |
| 4.2 联合约束重建 | 第40-44页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第44-59页 |
| 4.3.1 实验设置 | 第44页 |
| 4.3.2 Middlebury数据集 | 第44-53页 |
| 4.3.3 真实数据集 | 第53-57页 |
| 4.3.4 参数讨论 | 第57-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第69-71页 |
| 附录 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73页 |