| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 缩略词表 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 相关技术领域的研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 CCD图像传感器的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 超分辨率重建技术的研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 论文的研究内容与章节安排 | 第18-20页 |
| 第二章 超分辨率重建算法介绍 | 第20-32页 |
| 2.1 基于重建的超分辨率方法 | 第20-23页 |
| 2.1.1 频域法 | 第20-21页 |
| 2.1.2 空域法 | 第21-23页 |
| 2.2 基于学习的超分辨率方法 | 第23-25页 |
| 2.2.1 最近邻搜索 | 第23-24页 |
| 2.2.2 K-NN算法 | 第24页 |
| 2.2.3 流形学习方法 | 第24页 |
| 2.2.4 稀疏表示法 | 第24-25页 |
| 2.3 多视角视频的超分辨率方法 | 第25-29页 |
| 2.4 超分辨率重建图像的质量评价 | 第29-31页 |
| 2.4.1 主观评价 | 第30页 |
| 2.4.2 客观评价 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 高帧率高分辨率视频采集系统设计 | 第32-48页 |
| 3.1 系统总体架构 | 第32-33页 |
| 3.2 高速CCD控制单元模块 | 第33-45页 |
| 3.2.1 KAI-0340图像传感器 | 第33-35页 |
| 3.2.2 KAI-0340逻辑时序设计与仿真 | 第35-39页 |
| 3.2.3 KAI-0340驱动电路设计与结果分析 | 第39-45页 |
| 3.3 AD9928模数转换模块 | 第45-47页 |
| 3.3.1 AD9928芯片简介 | 第45-46页 |
| 3.3.2 AD9928寄存器配置 | 第46-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于自适应NLM的图像超分辨率重建算法 | 第48-69页 |
| 4.1 NLM算法 | 第48-52页 |
| 4.1.1 基于NLM的图像去噪 | 第49-51页 |
| 4.1.2 NLM的模糊运动估计 | 第51-52页 |
| 4.2 基于NLM的图像超分辨率重建算法 | 第52-57页 |
| 4.2.1 自适应平滑因子 | 第54-56页 |
| 4.2.2 参考帧选择 | 第56页 |
| 4.2.3 适合硬件实现的NLM权重 | 第56-57页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第57-68页 |
| 4.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 超分辨率重建算法的硬件仿真 | 第69-81页 |
| 5.1 数据初始化模块 | 第70-73页 |
| 5.1.1 数据输入模块 | 第70-71页 |
| 5.1.2 数据结构化模块 | 第71-73页 |
| 5.2 算法实现模块 | 第73-75页 |
| 5.3 数据输出模块 | 第75-76页 |
| 5.4 硬件仿真结果及分析 | 第76-80页 |
| 5.5 本章小结 | 第80-81页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第81-82页 |
| 6.1 全文总结 | 第81页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-86页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第86-87页 |