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基于稀疏表示的图像超分辨率重建方法研究

中文摘要第3-5页
英文摘要第5-7页
1 绪论第11-27页
    1.1 课题研究的背景及意义第11-14页
    1.2 图像超分辨率重建方法的研究现状第14-23页
        1.2.1 图像超分辨率重建方法的数学模型第14-16页
        1.2.2 图像超分辨率重建方法概述第16-23页
    1.3 图像超分辨率重建方法的质量评价指标第23-24页
    1.4 论文的主要工作第24-25页
    1.5 论文结构的安排第25-26页
    1.6 本章小结第26-27页
2 基于双稀疏正则化稀疏表示的图像超分辨率重建方法第27-53页
    2.1 引言第27-28页
    2.2 相关知识介绍第28-31页
        2.2.1 传统稀疏表示模型的理论基础第28页
        2.2.2 PCA字典构造第28-29页
        2.2.3 经典的迭代收敛解法第29-30页
        2.2.4 图像固有的行和列先验信息第30-31页
    2.3 双稀疏正则化稀疏表示模型第31-35页
        2.3.1 联合列与行先验的稀疏表示模型第31-34页
        2.3.2 字典选择第34-35页
    2.4 方法的求解第35-36页
    2.5 基于双稀疏正则化稀疏表示的单幅图像超分辨率重建算法流程第36-37页
    2.6 实验结果与分析第37-52页
        2.6.1 实验环境及参数的设置第38页
        2.6.2 无噪声实验第38-42页
        2.6.3 噪声实验第42-44页
        2.6.4 算法参数的研究第44-49页
        2.6.5 行非局部自相似正则项的有效性第49-51页
        2.6.6 算法时间复杂度与收敛性能第51-52页
    2.7 本章小结第52-53页
3 基于低秩约束和非局部自相似性稀疏表示的图像超分辨率重建方法第53-73页
    3.1 引言第53-54页
    3.2 相关知识介绍第54-55页
    3.3 基于低秩约束和非局部自相似性的稀疏表示模型第55-59页
        3.3.1 低秩约束和非局部自相似性第55-57页
        3.3.2 字典选择第57页
        3.3.3 数值求解第57-58页
        3.3.4 提出的稀疏表示模型的单幅图像超分辨率重建算法流程第58-59页
    3.4 实验结果与分析第59-72页
        3.4.1 实验环境及参数的设置第60-62页
        3.4.2 无噪声实验第62-64页
        3.4.3 噪声实验第64-66页
        3.4.4 算法参数的研究第66-70页
        3.4.5 低秩约束正则项的有效性第70-71页
        3.4.6 算法的收敛性能第71-72页
    3.5 本章小结第72-73页
4 基于全局非零梯度惩罚和非局部Laplacian稀疏编码的图像超分辨率重建方法第73-101页
    4.1 引言第73-75页
    4.2 相关知识介绍第75-80页
        4.2.1 传统的联合字典训练的数学描述第75-76页
        4.2.2 有效的稀疏编码算法第76-79页
        4.2.3 局部的可操作核回归第79-80页
    4.3 提出的重建方法第80-90页
        4.3.1 全局梯度惩罚模型重建边缘成分图像第80-82页
        4.3.2 非局部Laplacian稀疏表示模型重建纹理细节成分图像第82-89页
        4.3.3 全局和局部优化模型提升重建的初始图像第89-90页
        4.3.4 重建方法的框架和算法流程第90页
    4.4 算法时间复杂度第90-92页
    4.5 实验结果与分析第92-99页
        4.5.1 实验配置第92-94页
        4.5.2 无噪声实验第94-98页
        4.5.3 噪声实验第98-99页
    4.6 本章小结第99-101页
5 全文总结与展望第101-103页
    5.1 全文总结第101-102页
    5.2 进一步研究工作的展望第102-103页
致谢第103-105页
参考文献第105-115页
附录第115页
    A. 作者在攻读博士学位期间已发表或已投稿的论文目录第115页
    B. 作者在攻读博士学位期间取得的科研成果目录第115页
    C. 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目目录第115页

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