基于协作表示的图像超分辨率算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与应用 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.1.2 发展应用 | 第10-11页 |
| 1.2 超分辨率重建的发展现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 基于插值的方法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于重建的方法 | 第12-13页 |
| 1.2.3 基于学习的方法 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 基于稀疏表示的图像超分辨率重构算法 | 第16-30页 |
| 2.1 稀疏表示的基本理论 | 第16-18页 |
| 2.2 非局部相似性 | 第18-19页 |
| 2.3 基于稀疏表示的图像超分辨率重构算法 | 第19-24页 |
| 2.3.1 SCSR算法的基本原理 | 第20-22页 |
| 2.3.2 SCDL算法的基本原理 | 第22-24页 |
| 2.4 迭代反投影 | 第24-25页 |
| 2.5 重构质量评价指标 | 第25-26页 |
| 2.6 实验结果与分析 | 第26-29页 |
| 2.7 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于块分类协作表示的超分辨率重构算法 | 第30-42页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 基于块分类协作表示的超分辨率重构算法 | 第30-36页 |
| 3.2.1 协作表示 | 第30-31页 |
| 3.2.2 图像类分块 | 第31-32页 |
| 3.2.3 基于协作表示的半耦合字典训练 | 第32-34页 |
| 3.2.4 算法实现过程 | 第34-36页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第36-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于协作表示的鲁棒超分辨率重构算法 | 第42-51页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 基于协作表示的鲁棒超分辨率重构算法 | 第42-46页 |
| 4.2.1 鲁棒去噪模块 | 第42-43页 |
| 4.2.2 算法实现过程 | 第43-45页 |
| 4.2.3 图像后处理 | 第45-46页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第46-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于协作表示的非线性字典超分辨率重构算法 | 第51-61页 |
| 5.1 引言 | 第51页 |
| 5.2 基于协作表示的非线性字典超分辨率重构算法 | 第51-56页 |
| 5.2.1 回归型支持向量 | 第51-54页 |
| 5.2.2 基于协作表示的超分辨率重构算法 | 第54-55页 |
| 5.2.3 算法实现过程 | 第55-56页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第56-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 作者简介 | 第70页 |
