| 第1章 绪论 | 第9-27页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-12页 |
| 1.2 超分辨率技术的产生与发展 | 第12-13页 |
| 1.3 研究状况 | 第13-21页 |
| 1.3.1 单帧超分辨率 | 第14页 |
| 1.3.2 频域方法 | 第14-15页 |
| 1.3.3 空域方法 | 第15-19页 |
| 1.3.3.1 非均匀插值方法 | 第15-16页 |
| 1.3.3.2 迭代反向投影方法 | 第16页 |
| 1.3.3.3 集合理论复原方法 | 第16-17页 |
| 1.3.3.4 统计复原方法 | 第17-18页 |
| 1.3.3.5 MAP-POCS 混合方法 | 第18页 |
| 1.3.3.6 滤波方法 | 第18-19页 |
| 1.3.4 小波方法 | 第19页 |
| 1.3.5 其它方法 | 第19-21页 |
| 1.4 应用状况 | 第21-23页 |
| 1.5 本文的工作 | 第23-25页 |
| 1.5.1 研究思路 | 第23-24页 |
| 1.5.2 本文的创新点 | 第24-25页 |
| 1.6 本文的组织 | 第25-27页 |
| 第2章 超分辨率重建问题模型 | 第27-49页 |
| 2.1 基本概念 | 第27-31页 |
| 2.1.1 分辨率 | 第27-29页 |
| 2.1.2 超分辨率 | 第29-30页 |
| 2.1.3 图像退化的因素 | 第30-31页 |
| 2.2 超分辨率重建的基本环节 | 第31-34页 |
| 2.2.1 运动补偿 | 第31-33页 |
| 2.2.2 插值 | 第33页 |
| 2.2.3 消除模糊与噪声 | 第33-34页 |
| 2.3 观察模型 | 第34-36页 |
| 2.4 超分辨率图像重建算法 | 第36-43页 |
| 2.4.1 非均匀插值方法 | 第36页 |
| 2.4.2 频域方法 | 第36-37页 |
| 2.4.3 正则化的超分辨率重建方法 | 第37-40页 |
| 2.4.3.1 确定性方法 | 第38-39页 |
| 2.4.3.2 随机方法 | 第39-40页 |
| 2.4.4 投影到凸集方法 | 第40-41页 |
| 2.4.5 MAP-POCS 混合重建方法 | 第41-42页 |
| 2.4.6 迭代反向投影方法 | 第42页 |
| 2.4.7 无运动的超分辨率重建方法 | 第42-43页 |
| 2.5 超分辨率的前沿问题 | 第43-45页 |
| 2.5.1 考虑配准误差的超分辨率 | 第43页 |
| 2.5.2 盲超分辨率图像重建 | 第43-44页 |
| 2.5.3 计算高效的超分辨率算法 | 第44页 |
| 2.5.4 其它前沿问题 | 第44-45页 |
| 2.6 超分辨率重建的难点 | 第45-47页 |
| 2.6.1 运动估算 | 第45-46页 |
| 2.6.2 退化模型 | 第46页 |
| 2.6.3 重建算法 | 第46-47页 |
| 2.7 超分辨率图像的质量评价与重建算法的性能比较 | 第47-49页 |
| 第3章 基于分析 Fourier-Mellin 变换的图像配准 | 第49-75页 |
| 3.1 引言 | 第49-51页 |
| 3.2 配准模型 | 第51-54页 |
| 3.2.1 Fourier 变换 | 第51-52页 |
| 3.2.2 几何变换 | 第52-54页 |
| 3.3 传统的相关函数方法 | 第54-59页 |
| 3.3.1 确定采样数 | 第56-57页 |
| 3.3.2 相关函数方法存在的问题 | 第57-59页 |
| 3.4 基于AFMT 的图像配准的基本思想 | 第59-62页 |
| 3.4.1 标准Fourier-Mellin 变换 | 第60页 |
| 3.4.2 分析Fourier-Mellin 变换 | 第60-61页 |
| 3.4.3 平面相似性的平移定理 | 第61-62页 |
| 3.5 算法实现 | 第62-68页 |
| 3.5.1 边界模糊滤波器的设计 | 第62-65页 |
| 3.5.2 Fourier 幅值谱的计算 | 第65-66页 |
| 3.5.3 分析Fourier-Mellin 变换的逼近算法 | 第66-67页 |
| 3.5.4 配准算法 | 第67-68页 |
| 3.6 实验结果 | 第68-73页 |
| 3.6.1 预滤波的性能对比 | 第68-69页 |
| 3.6.2 模拟偏移的配准性能 | 第69-71页 |
| 3.6.3 模拟噪声的配准性能 | 第71-72页 |
| 3.6.4 真实图像的配准性能 | 第72-73页 |
| 3.6.5 计算时间对比 | 第73页 |
| 3.7 小结 | 第73-75页 |
| 第4章 带有四阶偏微分方程约束的混合光流估算 | 第75-104页 |
| 4.1 引言 | 第75-77页 |
| 4.2 Bayesian 多帧超分辨率重建 | 第77-82页 |
| 4.2.1 图像序列观察模型 | 第77-79页 |
| 4.2.2 高分辨率图像估算 | 第79-81页 |
| 4.2.3 梯度投影算法 | 第81-82页 |
| 4.3 基于光流方法的运动估算 | 第82-98页 |
| 4.3.1 光流估算 | 第83-85页 |
| 4.3.2 局部与全局混合方法 | 第85-88页 |
| 4.3.2.1 混合方法 | 第85-86页 |
| 4.3.2.2 四阶偏微分方程约束 | 第86-88页 |
| 4.3.3 统一的数学框架 | 第88-92页 |
| 4.3.4 算法实现 | 第92-98页 |
| 4.3.4.1 混合方法的逼近 | 第92-95页 |
| 4.3.4.2 四阶偏微分方程的逼近 | 第95-96页 |
| 4.3.4.3 检测并消除不精确的运动估算 | 第96-98页 |
| 4.4 实验结果 | 第98-102页 |
| 4.4.1 光流估算实验 | 第99-101页 |
| 4.4.2 超分辨率重建实验 | 第101-102页 |
| 4.5 小结 | 第102-104页 |
| 第5章 荧光造影图像序列的超分辨率重建 | 第104-123页 |
| 5.1 引言 | 第104-106页 |
| 5.2 正则化约束 | 第106-111页 |
| 5.2.1 Gauss–Markov 随机场模型(GMRF) | 第109页 |
| 5.2.2 单位模型 | 第109-110页 |
| 5.2.3 总变差模型(T-V) | 第110页 |
| 5.2.4 Huber–Markov 随机场(HMRF) | 第110-111页 |
| 5.3 强度保持的超分辨率重建方案 | 第111-117页 |
| 5.3.1 强度保持模型 | 第111-113页 |
| 5.3.2 预处理 | 第113-117页 |
| 5.3.2.1 双向滤波器的思想 | 第113-114页 |
| 5.3.2.2 改进的双向滤波器 | 第114-117页 |
| 5.4 算法实现 | 第117-120页 |
| 5.4.1 Q 阶收敛算法 | 第117-120页 |
| 5.4.2 强度评估准则 | 第120页 |
| 5.5 实验结果 | 第120-122页 |
| 5.6 小结 | 第122-123页 |
| 第6章 结论 | 第123-127页 |
| 附录 缩略语表 | 第127-129页 |
| 参考文献 | 第129-146页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 | 第146-150页 |
| 发表的论文 | 第146-149页 |
| 出版的专著 | 第149-150页 |
| 摘要 | 第150-154页 |
| ABSTRACT | 第154页 |
| 致谢 | 第159页 |
