| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-12页 |
| 1.2 图像超分辨率重建研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 图像超分辨率频域方法 | 第13-14页 |
| 1.2.2 图像超分辨率空域方法 | 第14-15页 |
| 1.2.3 图像超分辨率评价方法 | 第15-16页 |
| 1.3 本文研究内容和创新点 | 第16-17页 |
| 1.4 论文组织安排 | 第17-18页 |
| 第二章 超分辨率重建方法 | 第18-29页 |
| 2.1 基于插值的方法 | 第19-24页 |
| 2.1.1 最接近原则插值 | 第19-20页 |
| 2.1.2 双线性插值 | 第20-22页 |
| 2.1.3 双三次插值 | 第22-24页 |
| 2.2 基于重建的方法 | 第24-25页 |
| 2.3 基于学习或回归的方法 | 第25-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于跨尺度锐化函数学习的边缘指导图像超分辨率重建 | 第29-39页 |
| 3.1 边缘指导的单幅图像超分辨率重建 | 第29-31页 |
| 3.2 跨尺度梯度模锐化 | 第31-33页 |
| 3.2.1 低分辨率梯度重建（Tl） | 第32页 |
| 3.2.2 高分辨率梯度重建（Th） | 第32-33页 |
| 3.3 算法实现 | 第33页 |
| 3.4 实验及结果分析 | 第33-37页 |
| 3.4.1 最新的一些方法比较 | 第34-35页 |
| 3.4.2 大尺度（8X）重建比较 | 第35-37页 |
| 3.4.3 边缘指导重建方法比较 | 第37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于自相似性回归的单幅图像超分辨率重建 | 第39-51页 |
| 4.1 基于双线性回归超分辨率重建 | 第40-43页 |
| 4.1.1 双线性回归模型 | 第40页 |
| 4.1.2 F范数正则 | 第40-41页 |
| 4.1.3 正交正则 | 第41-43页 |
| 4.2 自相似性样本选择 | 第43-45页 |
| 4.3 算法实现 | 第45页 |
| 4.4 实验及结果分析 | 第45-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 总结 | 第51页 |
| 5.2 展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和参与的科研项目 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |