| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 绪论 | 第7-10页 |
| 第一章 纹理合成问题概述 | 第10-16页 |
| ·纹理 | 第10-14页 |
| ·纹理的定义 | 第10-11页 |
| ·纹理的分类 | 第11-12页 |
| ·纹理元与影调 | 第12-13页 |
| ·纹理研究的主要问题和应用 | 第13-14页 |
| ·纹理合成 | 第14-16页 |
| ·纹理合成问题的产生 | 第14-15页 |
| ·纹理合成的应用背景和研究方向 | 第15页 |
| ·当前纹理合成的热点问题 | 第15-16页 |
| 第二章 纹理合成典型方法的分析 | 第16-33页 |
| ·二维图像纹理合成 | 第16-24页 |
| ·基本概念 | 第16-19页 |
| ·典型算法 | 第19-24页 |
| ·曲面纹理合成 | 第24-27页 |
| ·视频纹理合成 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-33页 |
| 第三章 图像纹理性概念(标准性)的初步研究 | 第33-43页 |
| ·传统度量的一些问题 | 第33-36页 |
| ·对传统度量和纹理类图像的分析 | 第36页 |
| ·色彩分布统计意义下的距离: | 第36-38页 |
| ·纹理识别和纹理比较 | 第38-39页 |
| ·基于块的方法的特征匹配的分析 | 第39页 |
| ·具有任意匹配性的纹理的特征和纹理的标准性: | 第39-40页 |
| ·纹理的标准性度量 | 第40-43页 |
| 第四章 纹理标准性在纹理合成问题中的应用 | 第43-47页 |
| ·经典的基于块的纹理合成方法的缺陷 | 第43-44页 |
| ·标准性系数的应用 | 第44页 |
| ·合成结果 | 第44-46页 |
| ·进一步的讨论 | 第46-47页 |
| 第五章 图像增强和超分辨问题综述 | 第47-51页 |
| ·图像增强问题的产生和历史 | 第47-48页 |
| ·一般性的数字图像增强技术概述(IMAGE ENHANCEMENT) | 第48-49页 |
| ·图像锐化与超分辨 | 第49-51页 |
| 第六章 超分辨典型方法概述 | 第51-59页 |
| ·超分辨问题的主要研究内容及分类 | 第51-57页 |
| ·单幅图像的超分辨问题(Single-Image Super-Resolution) | 第52-54页 |
| ·多幅相关图像的超分辨问题(Multi-Image Super-Resolution) | 第54-57页 |
| ·超分辨恢复技术的前景展望 | 第57-59页 |
| 第七章 基于分形迭代函数系统的超分辨方法 | 第59-86页 |
| ·单幅图像超分辨方法概述 | 第59-60页 |
| ·典型的超分辨方法 | 第60-75页 |
| ·基本思路 | 第60-61页 |
| ·频率分解和两个假设 | 第61-62页 |
| ·建立训练集合 | 第62-63页 |
| ·Markov Network算法 | 第63页 |
| ·Single-Pass算法 | 第63-65页 |
| ·搜索策略 | 第65-66页 |
| ·典型方法的超分辨结果 | 第66-70页 |
| ·纹理超分辨放大结果 | 第70-75页 |
| ·图像类推技术(IMAGE ANALOGIES) | 第75-76页 |
| ·自类推超分辨技术 | 第76-85页 |
| ·自类推技术的基本思想 | 第77-78页 |
| ·图像边缘的分形形态 | 第78-79页 |
| ·训练集合的建立 | 第79页 |
| ·映射关系的建立 | 第79-80页 |
| ·映射关系的逆和传递 | 第80页 |
| ·Markov Network的应用 | 第80-82页 |
| ·求解Markov Network | 第82页 |
| ·实验结果 | 第82-85页 |
| ·结论 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-92页 |
