| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-29页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-16页 |
| 1.2 超分辨重建原理 | 第16-18页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第18-26页 |
| 1.3.1 用于焦平面的微扫描技术 | 第18-21页 |
| 1.3.2 用于线阵探测器的亚像元技术 | 第21-24页 |
| 1.3.3 超分辨算法研究现状概述 | 第24-26页 |
| 1.4 本文的主要研究内容及章节安排 | 第26页 |
| 1.5 本章小结 | 第26-29页 |
| 第2章 多帧超分辨算法概述 | 第29-49页 |
| 2.1 图像观测模型 | 第29-30页 |
| 2.2 非均匀内插法 | 第30页 |
| 2.3 凸集投影法 | 第30-31页 |
| 2.4 最大后验概率估计法 | 第31-32页 |
| 2.5 图像质量评价方法 | 第32-35页 |
| 2.5.1 主观评价方法 | 第32-33页 |
| 2.5.2 客观评价方法 | 第33-35页 |
| 2.6 多帧超分辨算法对比分析 | 第35-41页 |
| 2.6.1 普通图像仿真分析 | 第36-39页 |
| 2.6.2 遥感图像仿真分析 | 第39-41页 |
| 2.7 微扫描成像技术介绍 | 第41-47页 |
| 2.7.1 非受控微扫描 | 第41-42页 |
| 2.7.2 受控微扫描 | 第42-47页 |
| 2.8 本章小结 | 第47-49页 |
| 第3章 基于动量更新策略的图像超分辨重建算法 | 第49-63页 |
| 3.1 基于快反镜的微扫描成像光路 | 第49-54页 |
| 3.2 基于双边全变分正则化的超分辨重建算法 | 第54-56页 |
| 3.2.1 优化模型构建 | 第54页 |
| 3.2.2 基于动量更新策略的优化算法 | 第54-56页 |
| 3.3 基于Lucas-Kanade的光流配准算法 | 第56-58页 |
| 3.4 算法仿真与实验分析 | 第58-62页 |
| 3.4.1 仿真分析 | 第58-60页 |
| 3.4.2 实验分析 | 第60-62页 |
| 3.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第4章 基于单帧的图像超分辨重建技术 | 第63-71页 |
| 4.1 基于字典学习的方法 | 第64-65页 |
| 4.2 基于深度学习的方法 | 第65-66页 |
| 4.3 算法仿真分析 | 第66-70页 |
| 4.3.1 普通图像仿真分析 | 第67-68页 |
| 4.3.2 遥感图像仿真分析 | 第68-70页 |
| 4.4 本章小节 | 第70-71页 |
| 第5章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 本文总结 | 第71页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 | 第79-80页 |