| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文研究内容及结构 | 第10-12页 |
| ·研究内容 | 第10页 |
| ·论文结构 | 第10-12页 |
| 第二章 超分辨率重建的基本概念 | 第12-23页 |
| ·超分辨率重建的理论基础 | 第12-14页 |
| ·超分辨率重建的观测模型 | 第14-15页 |
| ·超分辨率重建的基本步骤 | 第15-16页 |
| ·超分辨率重建的不适定性 | 第16-17页 |
| ·超分辨率重建的基本方法 | 第17-20页 |
| ·频域法 | 第17-18页 |
| ·空域法 | 第18-20页 |
| ·超分辨率重建图像质量评价标准 | 第20-22页 |
| ·峰值信噪比 | 第20-21页 |
| ·结构相似度 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 超分辨率重建的先验模型 | 第23-29页 |
| ·图像先验模型选取的必要性 | 第23页 |
| ·常用先验模型描述 | 第23-27页 |
| ·Gauss 先验模型 | 第23-24页 |
| ·Markov 先验模型 | 第24-26页 |
| ·Gibbs 先验模型 | 第26-27页 |
| ·Markov 随机场与Gibbs 随机场的等价性 | 第27页 |
| ·图像先验模型的选取 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于 MRF 先验模型的重建算法 | 第29-44页 |
| ·MAP 重建算法 | 第29-32页 |
| ·贝叶斯定理 | 第29-30页 |
| ·MAP 算法的推导 | 第30-32页 |
| ·MRF 先验模型的使用 | 第32-35页 |
| ·GMRF 先验模型 | 第32-33页 |
| ·HMRF 先验模型 | 第33-35页 |
| ·新的MRF 模型 | 第35-40页 |
| ·稳健统计学 | 第35-37页 |
| ·新MRF 模型的描述 | 第37-39页 |
| ·基于新MRF 先验模型的重建算法 | 第39-40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 基于广义 MRF 先验模型的改进 | 第44-50页 |
| ·双边滤波器简介 | 第44-45页 |
| ·广义MRF 模型的描述 | 第45-46页 |
| ·基于广义MRF 先验模型的改进 | 第46-47页 |
| ·实验仿真及分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 全文总结及展望 | 第50-52页 |
| ·全文总结 | 第50页 |
| ·未来展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第56页 |