| 论文创新点 | 第1-10页 |
| 摘要 | 第10-13页 |
| Abstract | 第13-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-40页 |
| ·研究背景和意义 | 第17-20页 |
| ·国内外研究现状 | 第20-35页 |
| ·图像降质模型研究现状 | 第21-26页 |
| ·人脸超分辨率方法研究现状 | 第26-34页 |
| ·研究现状小结 | 第34-35页 |
| ·面临的关键问题 | 第35-37页 |
| ·研究内容 | 第37-38页 |
| ·论文的组织结构 | 第38-40页 |
| 第二章 基于后验信息的图像降质过程自适应估计 | 第40-64页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·方法比较 | 第41-43页 |
| ·基于稀疏最近邻约束的视频多帧融合算法 | 第43-45页 |
| ·视频图像的时域先验模型 | 第43-44页 |
| ·基于图像时域先验模型的视频多帧融合算法 | 第44-45页 |
| ·基于后验图像的降质过程自适应估计 | 第45-52页 |
| ·现场重建获取后验图像的原则与方法 | 第46-47页 |
| ·基于尺度不变特征的后验图像对齐 | 第47-48页 |
| ·基于后验信息的实际下采样矩阵估计 | 第48-49页 |
| ·基于后验信息的实际模糊矩阵估计 | 第49-50页 |
| ·基于后验降质模型的人脸超分辨率算法 | 第50-52页 |
| ·实验结果及分析 | 第52-62页 |
| ·实验目的与原理 | 第52-53页 |
| ·实验条件及设备 | 第53-54页 |
| ·测试标准及实验方法 | 第54-55页 |
| ·实验数据及处理 | 第55-62页 |
| ·实验结论 | 第62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 第三章 基于半耦合核非负表达的自适应全局脸超分辨率算法 | 第64-85页 |
| ·引言 | 第64-65页 |
| ·方法比较 | 第65-66页 |
| ·基于人脸形状特征度量的自适应先验选择算法 | 第66-70页 |
| ·基于人脸形状感知模型的特征定位方法 | 第67-69页 |
| ·基于Hausdoff距离的人脸形状相似性度量 | 第69-70页 |
| ·基于半耦合核非负表达的全局脸超分辨率算法 | 第70-72页 |
| ·实验结果及分析 | 第72-83页 |
| ·实验目的与原理 | 第72-73页 |
| ·实验条件及设备 | 第73页 |
| ·测试标准及实验方法 | 第73-74页 |
| ·实验数据及处理 | 第74-82页 |
| ·实验结论 | 第82-83页 |
| ·本章小结 | 第83-85页 |
| 第四章 基于主成份稀疏表达的自适应局部脸超分辨率算法 | 第85-98页 |
| ·引言 | 第85-86页 |
| ·方法比较 | 第86-87页 |
| ·基于线性表达的分块聚类方法 | 第87-89页 |
| ·基于主成份稀疏表达的自适应局部脸超分辨率算法 | 第89-91页 |
| ·主成份稀疏表达模型 | 第89页 |
| ·基于主成份稀疏表达的超分辨率算法 | 第89-91页 |
| ·实验结果及分析 | 第91-97页 |
| ·实验目的与原理 | 第91页 |
| ·实验条件及设备 | 第91-92页 |
| ·测试标准及实验方法 | 第92-93页 |
| ·实验数据及处理 | 第93-96页 |
| ·实验结论 | 第96-97页 |
| ·本章小结 | 第97-98页 |
| 第五章 基于云计算的刑侦图像增强服务框架 | 第98-107页 |
| ·引言 | 第98页 |
| ·刑侦业务的核心需求与技术问题 | 第98-100页 |
| ·基于云计算的刑侦图像资源中心构架 | 第100-101页 |
| ·刑侦图像增强服务平台框架 | 第101-104页 |
| ·实际案例 | 第104-105页 |
| ·本章小结 | 第105-107页 |
| 第六章 总结与展望 | 第107-110页 |
| ·本文的贡献与创新之处 | 第107-109页 |
| ·研究展望 | 第109-110页 |
| 参考文献 | 第110-118页 |
| 附录1 科研成果 | 第118-121页 |
| ·纵向研究项目 | 第118页 |
| ·横向开发工作 | 第118页 |
| ·相关论文成果 | 第118-120页 |
| ·专利 | 第120-121页 |
| 附录2 图像质量评估指标 | 第121-123页 |
| ·峰值信噪比(PEAK SIGNAL TO NOISE RATIO) | 第121页 |
| ·结构相似性度量(STRUCTURAL SIMILARITY INDEX MEASUREMENT) | 第121-123页 |
| 致谢 | 第123页 |
