| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·本文主要内容和章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 单帧图像超分辨率重建方法 | 第17-26页 |
| ·单帧图像超分辨率算法模型 | 第17-18页 |
| ·现有的单帧图像超分辨率算法 | 第18-24页 |
| ·基于插值重建的图像超分辨率算法 | 第18-20页 |
| ·基于学习的图像超分辨率算法 | 第20-24页 |
| ·图像超分辨率算法性能评价指标 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 经典的基于稀疏表示的图像超分辨率重建算法分析与讨论 | 第26-42页 |
| ·现有的基于稀疏表示的图像超分辨率重建算法 | 第26-30页 |
| ·图像的稀疏表示理论模型 | 第26-27页 |
| ·过完备字典构建 | 第27-29页 |
| ·图像重建过程 | 第29-30页 |
| ·基于稀疏表示的图像超分辨率重建算法仿真实验与分析 | 第30-41页 |
| ·基于稀疏表示的图像超分辨率重建算法仿真 | 第31-34页 |
| ·过完备字典对算法重建效果的影响 | 第34-38页 |
| ·正则化参数对算法重建效果的影响 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于聚类子字典与稀疏表示的图像超分辨率算法 | 第42-56页 |
| ·聚类子字典构建 | 第42-43页 |
| ·改进初始聚类中心的K-means算法 | 第43-47页 |
| ·基于聚类子字典的图像超分辨重建过程 | 第47-51页 |
| ·聚类子字典选择 | 第49-50页 |
| ·自适应正则化参数选择 | 第50-51页 |
| ·仿真实验分析 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 结论与展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第63页 |
