基于稀疏表示的单帧图像超分重建技术的研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·课题来源 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·论文的主要研究内容和组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 图像的超分辨率重建技术 | 第15-26页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·图像的降质模型 | 第15-16页 |
| ·单帧图像超分辨率重建的常用技术 | 第16-24页 |
| ·基于插值的超分技术 | 第16-17页 |
| ·基于重建的超分技术 | 第17-20页 |
| ·基于学习的超分技术 | 第20-24页 |
| ·重建图像质量的客观评价方式 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 基于稀疏表示的超分辨率图像重建算法 | 第26-40页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·稀疏表示的基本理论 | 第26-33页 |
| ·稀疏表示模型 | 第26-27页 |
| ·稀疏分解 | 第27-29页 |
| ·稀疏表示冗余字典的设计 | 第29-33页 |
| ·稀疏表示与图像的超分辨率重建 | 第33-39页 |
| ·基本原理 | 第34-35页 |
| ·字典的构建 | 第35-37页 |
| ·重建算法的基本流程 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于改进字典构造稀疏表示的图像超分重建 | 第40-55页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·基于相位一致性的边缘分析方法 | 第41-44页 |
| ·相位一致性的模型 | 第42-43页 |
| ·基于相位一致性的图像块分类 | 第43-44页 |
| ·基于图像块分类的字典构造 | 第44-46页 |
| ·基于改进字典稀疏表示的超分重建 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于梯度约束的正则化后处理 | 第55-61页 |
| ·超分重建后处理 | 第55页 |
| ·基于梯度约束的正则化处理 | 第55-56页 |
| ·实验结果与分析 | 第56-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 总结与展望 | 第61-63页 |
| 本文的工作总结 | 第61-62页 |
| 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附件 | 第70页 |
