| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 视频去噪的国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 视频超分辨率重建的国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.1 基于卷积神经网络的视频去噪算法研究 | 第16页 |
| 1.3.2 基于卷积神经网络的视频超分辨率重建算法研究 | 第16-17页 |
| 1.3.3 基于时空特征的视频重建算法研究 | 第17页 |
| 1.3.4 基于深度卷积神经网络和时空特征的视频重建系统实现 | 第17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17-20页 |
| 第二章 相关技术 | 第20-27页 |
| 2.1 深度学习模型 | 第20-23页 |
| 2.1.1 基于深度卷积神经网络的超分辨率重建算法概述 | 第20-21页 |
| 2.1.2 深度卷积神经网络在超分辨率重建算法应用的发展 | 第21-23页 |
| 2.2 视频的时空特征学习 | 第23-24页 |
| 2.3 稀疏字典学习 | 第24-25页 |
| 2.3.1 低秩矩阵生成 | 第24-25页 |
| 2.3.2 低秩矩阵分解 | 第25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于卷积神经网络的视频去噪算法研究 | 第27-43页 |
| 3.1 基于残差卷积神经网络的视频去噪算法框架 | 第27-28页 |
| 3.2 基于残差卷积神经网络的视频去噪算法实现 | 第28-33页 |
| 3.2.1 基于低秩矩阵分解的稀疏字典去噪 | 第28-30页 |
| 3.2.2 残差图像预处理 | 第30-31页 |
| 3.2.3 卷积神经网络训练 | 第31-33页 |
| 3.2.4 基于残差卷积神经网络的视频去噪算法实现步骤 | 第33页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第33-42页 |
| 3.3.1 实验一:不同噪声方差下的随机噪声去噪效果对比实验 | 第34-38页 |
| 3.3.2 实验二:相同噪声方差下的不同噪声去噪效果对比实验 | 第38-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于卷积神经网络的视频超分辨率重建算法研究 | 第43-59页 |
| 4.1 基于卷积神经网络的视频超分辨率重建算法框架 | 第43-44页 |
| 4.2 基于卷积神经网络的视频超分辨率重建算法实现 | 第44-48页 |
| 4.2.1 时空特征提取和相似性计算 | 第44-45页 |
| 4.2.2 基于深度卷积神经网络的关联映射学习 | 第45-47页 |
| 4.2.3 基于时空特征的相似性匹配与融合 | 第47-48页 |
| 4.2.4 基于卷积神经网络的视频超分辨率重建算法实现步骤 | 第48页 |
| 4.3 STCNN-SR算法实验结果及分析 | 第48-58页 |
| 4.3.1 客观评价指标 | 第49-50页 |
| 4.3.2 卷积神经网络可行性分析 | 第50-51页 |
| 4.3.3 STCNN-SR算法客观指标对比 | 第51-54页 |
| 4.3.4 STCNN-SR算法主观视觉效果对比 | 第54-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 基于时空特征的视频超分辨率重建算法研究 | 第59-75页 |
| 5.1 基于时空特征和卷积神经网络的视频超分辨率重建算法框架 | 第59-60页 |
| 5.2 基于时空特征和卷积神经网络的视频超分辨率重建算法实现 | 第60-65页 |
| 5.2.1 高斯分布特征提取 | 第61-62页 |
| 5.2.2 稀疏字典学习 | 第62-64页 |
| 5.2.3 视频超分辨率重建 | 第64页 |
| 5.2.4 STCP-SR算法实现步骤 | 第64-65页 |
| 5.3 STCP-SR算法实验结果及分析 | 第65-73页 |
| 5.3.1 时空特征可行性实验 | 第66-67页 |
| 5.3.2 STCP-SR算法客观指标对比 | 第67-71页 |
| 5.3.3 STCP-SR算法主观视觉效果对比 | 第71-73页 |
| 5.4 本章小结 | 第73-75页 |
| 第六章 基于深度卷积神经网络和时空特征的视频重建系统实现 | 第75-84页 |
| 6.1 STNN-RS系统总体设计 | 第75-76页 |
| 6.2 STNN-RS系统详细设计 | 第76-79页 |
| 6.2.1 视频预处理模块详细设计 | 第76-77页 |
| 6.2.2 视频去噪模块详细设计 | 第77页 |
| 6.2.3 视频超分辨率重建模块详细设计 | 第77-78页 |
| 6.2.4 指标评价接口详细设计 | 第78-79页 |
| 6.3 STNN-RS系统实现与验证 | 第79-83页 |
| 6.3.1 视频预处理模块实现与验证 | 第79-80页 |
| 6.3.2 视频去噪模块实现与验证 | 第80-81页 |
| 6.3.3 视频超分辨率重建模块 | 第81-82页 |
| 6.3.4 指标评价接口 | 第82-83页 |
| 6.4 本章小结 | 第83-84页 |
| 第七章 总结与展望 | 第84-87页 |
| 7.1 总结 | 第84-85页 |
| 7.2 展望 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 攻读学位期间研究成果 | 第97页 |
