| Abstract | 第6-7页 |
| Dedication | 第8-12页 |
| List of Tables | 第12-13页 |
| List of Figures | 第13-16页 |
| List of Abbreviations | 第16-18页 |
| Chapter 1:Introduction | 第18-41页 |
| 1.1 Background | 第18-22页 |
| 1.2 A Few Lines about Resolution | 第22-24页 |
| 1.3 Super Resolution Problem Definition | 第24-27页 |
| 1.3.1 Super Resolution as an Inverse Engineering Problem | 第26页 |
| 1.3.2 Super Resolution as an Ill-Posed Problem | 第26-27页 |
| 1.4 Common Pitfalls in Image Super Resolution | 第27-29页 |
| 1.5 Applications of Image Super Resolution | 第29-31页 |
| 1.6 Researcher's Contribution to Image Super Resolution | 第31-33页 |
| 1.7 Research Motivations | 第33页 |
| 1.8 Research Objectives | 第33-34页 |
| 1.9 Scope of the Thesis | 第34-35页 |
| 1.10 Author's Contribution | 第35-39页 |
| 1.11 Dissertation Outline | 第39-41页 |
| Chapter 2:Grid Analysis of MISO Image Super resolution Techniques | 第41-83页 |
| 2.1 Chapter Motivation | 第42页 |
| 2.2 Image Degradation Factors | 第42-46页 |
| 2.3 Observation Model | 第46-49页 |
| 2.3.1 Mathematical Model | 第47-49页 |
| 2.4 Classical Restoration Methods | 第49-55页 |
| 2.4.1 Nearest Neighbor Interpolation | 第52-53页 |
| 2.4.2 Bilinear Interpolation | 第53-54页 |
| 2.4.3 Bicubic Interpolation | 第54-55页 |
| 2.5 Classification of MISO Super resolution Techniques | 第55-72页 |
| 2.5.1 Frequency Domain Methods | 第57-61页 |
| 2.5.2 Spatial Domain Methods | 第61-72页 |
| 2.5.2.1 Non-Uniform Interpolation Methods | 第61-63页 |
| 2.5.2.2 Iterative Back Projection | 第63-66页 |
| 2.5.2.3 Projection Onto Convex Sets | 第66-69页 |
| 2.5.2.4 MAP Reconstruction Methods | 第69-72页 |
| 2.5.3 Comparison of Frequency Domain and Spatial Domain Techniques | 第72页 |
| 2.6 The Central Role of Grid Analysis | 第72-74页 |
| 2.7 Simulation Results | 第74-82页 |
| 2.7.1 Using Noiseless Data | 第76页 |
| 2.7.2 Using Noise Corrupted Data | 第76-81页 |
| 2.7.3 Quantitative Assessment | 第81-82页 |
| 2.8 Chapter Summary and Conclusions | 第82-83页 |
| Chapter 3:Efficient Use of Curvelets in MISO Image Super resolution | 第83-102页 |
| 3.1 Introduction | 第84-87页 |
| 3.2 Chapter Motivation | 第87页 |
| 3.3 Related Background | 第87-92页 |
| 3.3.1 Brief History | 第87-88页 |
| 3.3.2 Salient Features | 第88-90页 |
| 3.3.3 Applications | 第90页 |
| 3.3.4 Mathematical Background | 第90-92页 |
| 3.3.5 Kurtosis of an image | 第92页 |
| 3.4 Proposed Algorithm | 第92-94页 |
| 3.5 Experimental Result and Performance Evaluation | 第94-96页 |
| 3.6 Chapter Summary and Conclusions | 第96-102页 |
| Chapter 4:Exploiting Optimal Selection of Inputs in MISO Super resolution | 第102-113页 |
| 4.1 Chapter Motivation | 第103页 |
| 4.2 Performance limiting Factors | 第103-104页 |
| 4.3 Proposed Strategy | 第104-108页 |
| 4.4 Simulation Results | 第108-112页 |
| 4.5 Chapter Summary and Conclusions | 第112-113页 |
| Chapter 5:Super resolution Reconstruction for Video Surveillance | 第113-129页 |
| 5.1 Introduction | 第114-117页 |
| 5.2 Chapter Motivation | 第117-118页 |
| 5.3 Video Surveillance and it's Importance | 第118-119页 |
| 5.4 Role of Super Resolution in Video Surveillance | 第119-120页 |
| 5.5 Proposed Integrated SRVS Algorithm | 第120-122页 |
| 5.6 Experimental Result and Performance Evaluation | 第122-128页 |
| 5.7 Chapter Summary and Conclusions | 第128-129页 |
| Chapter 6:Handling the Quality Issues in MISO Image Super resolution | 第129-145页 |
| 6.1 Introduction and Chapter Motivation | 第130-131页 |
| 6.2 Quality Assessment Methods | 第131-132页 |
| 6.3 Full Reference Quality Assessment Metrics | 第132-133页 |
| 6.4 The Methodology | 第133-135页 |
| 6.4.1 Point of Saturation | 第134页 |
| 6.4.2 Point of Cut off | 第134-135页 |
| 6.4.3 Limitations of the Study | 第135页 |
| 6.5 Simulation Results and Related Discussions | 第135-143页 |
| 6.6 Chapter Summary and Future Work | 第143-145页 |
| Chapter 7:Conclusions and Future Work | 第145-149页 |
| 7.1 Research Contributions | 第145-147页 |
| 7.2 Future Work | 第147-149页 |
| Bibliography | 第149-160页 |
| List of Publications | 第160-162页 |
| Acknowledgements | 第162页 |
