视频序列图像增强算法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 引言 | 第10-20页 |
| 1.1 课题研究目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 视频序列图像增强技术的提出 | 第10-11页 |
| 1.1.2 视频序列增强技术的应用 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状和存在的问题 | 第11-17页 |
| 1.2.1 单帧图像增强算法 | 第12页 |
| 1.2.2 单帧图像超分辨率重构技术 | 第12-14页 |
| 1.2.3 传统序列图像超分辨率重建技术 | 第14-16页 |
| 1.2.4 序列超分辨率重建算法研究新方向 | 第16-17页 |
| 1.3 课题目标与论文内容安排 | 第17-20页 |
| 第二章 视频序列图像增强算法理论基础 | 第20-28页 |
| 2.1 视频序列图像退化模型 | 第20-21页 |
| 2.2 图像增强预处理算法 | 第21-22页 |
| 2.3 超分辨率重构模型 | 第22-28页 |
| 2.3.1 传统超分辨率重构的基本步骤 | 第22-23页 |
| 2.3.2 基于压缩感知的超分辨率重构原理 | 第23-28页 |
| 第三章 改进的图像运动模糊去除算法 | 第28-40页 |
| 3.1 运动模糊算法及其存在问题 | 第28-29页 |
| 3.2 点扩散函数估计及其改进算法 | 第29-33页 |
| 3.2.1 点扩散函数角度估计 | 第29-30页 |
| 3.2.2 点扩散函数尺度估计和改进方法 | 第30-33页 |
| 3.3 反卷积后处理算法研究 | 第33-35页 |
| 3.3.1 振铃效应 | 第33页 |
| 3.3.2 去振铃效应算法研究 | 第33-35页 |
| 3.4 改进算法流程和实验结果 | 第35-40页 |
| 第四章 单帧图像超分辨率算法研究和改进 | 第40-58页 |
| 4.1 超分辨率重构算法基本原理 | 第40-41页 |
| 4.2 图像的稀疏编码算法 | 第41-42页 |
| 4.3 基于字典训练的图像超分辨率重构 | 第42-47页 |
| 4.3.1 K-SVD字典学习算法 | 第42-44页 |
| 4.3.2 超分辨率重构步骤 | 第44页 |
| 4.3.3 K-SVD字典训练超分辨率结果展示 | 第44-47页 |
| 4.4 改进超分辨率算法提出 | 第47-52页 |
| 4.4.1 回归核原理和性能 | 第47-52页 |
| 4.5 改进的超分辨率算法实现 | 第52-53页 |
| 4.6 实验结果分析 | 第53-58页 |
| 第五章 无精确运动估计的视频超分辨率算法及其实现 | 第58-72页 |
| 5.1 视频超分辨率急需要解决的问题 | 第58页 |
| 5.2 三维steering核回归算法 | 第58-60页 |
| 5.3 粗糙的运动补偿 | 第60-62页 |
| 5.4 视频超分辨率实现和效果 | 第62-69页 |
| 5.5 一种加快计算速度的方法研究 | 第69-72页 |
| 第六章 总结 | 第72-74页 |
| 6.1 论文总结 | 第72页 |
| 6.2 不足和展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 作者攻读硕士期间所发表的论文 | 第80页 |
