| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 当前国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 论文研究内容及组织架构 | 第15-17页 |
| 第二章 基于?_(1/2)-BTV正则化图像超分辨率重建 | 第17-33页 |
| 2.1 超分辨率重建技术的理论基础 | 第17-20页 |
| 2.1.1 观测模型 | 第17-18页 |
| 2.1.2 超分辨率重建流程 | 第18-20页 |
| 2.2 基于?_(1/2)-BTV正则化的超分辨率重建 | 第20-25页 |
| 2.2.1 双边全变分（BTV）正则项 | 第20-22页 |
| 2.2.2 ?_(1/2)-BTV正则子 | 第22-25页 |
| 2.3 ?_(1/2)-BTV正则子的求解 | 第25-27页 |
| 2.4 实验及分析 | 第27-32页 |
| 2.4.1 超分辨率图像的图像质量评价方法 | 第27-28页 |
| 2.4.2 实验结果分析 | 第28-32页 |
| 2.5 本章总结 | 第32-33页 |
| 第三章 自适应LG模型的正则化图像超分辨率重建 | 第33-42页 |
| 3.1 几种常见的偏微分模型 | 第33-37页 |
| 3.1.1 P-M方程 | 第33-34页 |
| 3.1.2 全变分模型 | 第34-35页 |
| 3.1.3 四阶偏微分模型 | 第35-36页 |
| 3.1.4 基于四阶偏微分模型的改进 | 第36-37页 |
| 3.2 自适应LG模型的正则化超分辨率重建 | 第37-38页 |
| 3.2.1 耦合模型的建立 | 第37-38页 |
| 3.2.2 基于自适应LG模型的超分辨率重建 | 第38页 |
| 3.3 实验及分析 | 第38-41页 |
| 3.4 本章总结 | 第41-42页 |
| 第四章 图像超分辨率算法的硬件实现 | 第42-55页 |
| 4.1 DM8168的性能特点及软件集成开发环境 | 第42-45页 |
| 4.2 超分辨率算法在DSP上的实现 | 第45-52页 |
| 4.2.1 算法移植 | 第45-46页 |
| 4.2.2 代码优化 | 第46-52页 |
| 4.3 C674x实验结果验证与分析 | 第52-54页 |
| 4.3.1 实验结果 | 第52-53页 |
| 4.3.2 应用场景分析 | 第53-54页 |
| 4.4 本章总结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 总结 | 第55页 |
| 5.2 展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附件 | 第65页 |