| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文研究内容和意义 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 基本理论知识 | 第16-26页 |
| 2.1 医学图像成像模型 | 第16-18页 |
| 2.2 超分辨率重建指标 | 第18-20页 |
| 2.3 稀疏表示理论基础 | 第20-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于形态分解重建的超分辨率重建算法 | 第26-45页 |
| 3.1 图像分解 | 第26-33页 |
| 3.2 分解算法对比及MCA分解算法改进 | 第33-36页 |
| 3.3 MCA超分辨率重建 | 第36-38页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第38-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 基于学习的稀疏表达超分辨率重建算法 | 第45-60页 |
| 4.1 字典及训练方法 | 第45-47页 |
| 4.2 基于稀疏的超分辨率重建算法 | 第47-50页 |
| 4.3 基于MCA特征的稀疏超分辨率重建算法及改进 | 第50-52页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第52-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第5章 超分辨率在远程医疗系统中的应用 | 第60-75页 |
| 5.1 远程医疗系统架构 | 第60-62页 |
| 5.2 超分辨率重建前端功能展示 | 第62-65页 |
| 5.3 医学图像存储模块 | 第65-67页 |
| 5.4 Dicom医学图像解析模块 | 第67-69页 |
| 5.5 超分辨率重建服务 | 第69-71页 |
| 5.6 系统功能测试 | 第71-74页 |
| 5.7 本章小结 | 第74-75页 |
| 第6章 总结与展望 | 第75-78页 |
| 6.1 总结 | 第75-76页 |
| 6.2 展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 作者学习期间取得的科研成果 | 第82页 |