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图像超分辨率重构算法研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
第一章 绪论第8-17页
    1.1 研究背景及意义第8-9页
    1.2 超分辨率重构的优化模型第9-10页
    1.3 超分辨率重构算法第10-16页
        1.3.1 基于重构的超分辨率算法第11-13页
        1.3.2 基于插值的超分辨率算法第13-14页
        1.3.3 基于学习的超分辨率算法第14-16页
    1.4 课题主要研究内容和章节安排第16-17页
第二章 基于核回归的图像信号估计第17-29页
    2.1 经典核回归第17-23页
        2.1.1 一维信号核回归第17-20页
        2.1.2 二维信号核回归第20-21页
        2.1.3 等价核第21-23页
    2.2 数据自适应核回归第23-28页
        2.2.1 双边核回归第24页
        2.2.2 控制核回归第24-27页
        2.2.3 迭代控制核回归第27-28页
    2.3 本章小结第28-29页
第三章 基于控制核回归的多帧图像超分辨率重建第29-35页
    3.1 运动估计第29-30页
    3.2 基于多帧融合的鲁棒控制核计算第30-32页
    3.3 迭代SKR计算第32-33页
    3.4 全变差正则化复原第33页
    3.5 本文算法描述第33-34页
    3.6 本章小结第34-35页
第四章 实验结果与分析第35-44页
    4.1 实验设置第35-37页
        4.1.1 对比算法第35页
        4.1.2 图像质量评价指标第35-36页
        4.1.3 测试数据第36-37页
    4.2 合成图像序列对比实验第37-41页
    4.3 实际视频图像序列对比实验第41-44页
第五章 结论与展望第44-46页
    5.1 主要结论第44页
    5.2 研究展望第44-46页
参考文献第46-50页
在学期间的研究成果第50-51页
致谢第51页

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