基于稀疏表示的红外图像超分辨率重建
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第10-11页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第11-12页 |
| 2 红外图像超分辨率重建理论 | 第12-24页 |
| 2.1 红外图像基本特征 | 第12页 |
| 2.2 图像退化模型 | 第12-13页 |
| 2.3 图像超分辨率重建的常用方法 | 第13-21页 |
| 2.3.1 基于插值的图像超分辨率重建方法 | 第13-15页 |
| 2.3.2 基于重建的图像超分辨率重建方法 | 第15-18页 |
| 2.3.3 基于学习的图像超分辨率重建方法 | 第18-21页 |
| 2.4 图像超分辨率重建质量评价 | 第21-22页 |
| 2.4.1 主观评价 | 第21页 |
| 2.4.2 客观评价 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-24页 |
| 3 基于稀疏表示的快速红外图像超分辨率重建 | 第24-42页 |
| 3.1 稀疏表示基本理论 | 第24-26页 |
| 3.1.1 CS理论 | 第24-25页 |
| 3.1.2 图像稀疏表示模型 | 第25-26页 |
| 3.2 字典训练 | 第26-30页 |
| 3.2.1 样本集提取 | 第27页 |
| 3.2.2 基于K-SVD算法的字典训练 | 第27-30页 |
| 3.3 红外图像超分辨率重建 | 第30-32页 |
| 3.4 仿真实验结果与分析 | 第32-40页 |
| 3.4.1 实验环境 | 第32页 |
| 3.4.2 仿真实验结果与分析 | 第32-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 4 基于互相关聚类的红外图像超分辨率重建 | 第42-60页 |
| 4.1 字典训练 | 第42-48页 |
| 4.1.1 样本集提取 | 第43页 |
| 4.1.2 基于相关系数的自适应样本集聚类 | 第43-44页 |
| 4.1.3 基于拉格朗日对偶法的子字典训练 | 第44-48页 |
| 4.2 基于聚类子字典的红外图像超分辨率重建 | 第48-51页 |
| 4.3 仿真实验结果与分析 | 第51-58页 |
| 4.3.1 实验环境 | 第51页 |
| 4.3.2 仿真实验结果与分析 | 第51-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 5 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第60页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 在校学习期间发表的专利和获奖 | 第68页 |
