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基于流形学习的图像超分辨率重建研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-13页
    1.1 研究背景与意义第9-10页
    1.2 现有方法及其分类第10-11页
    1.3 研究内容与创新第11页
    1.4 论文架构与安排第11-13页
第二章 流形学习与图像超分辨率重建第13-23页
    2.1 基于样例学习的超分辨率重建第13-16页
        2.1.1 基于邻域嵌入的超分辨率重建第13-14页
        2.1.2 基于稀疏表示的图像超分辨率重建第14-15页
        2.1.3 两种方法的评价与发展第15-16页
    2.2 超分辨率重建的 MAP 框架与先验第16-17页
    2.3 流形学习及其在超分辨率重建中的应用第17-21页
        2.3.1 线性流形学习方法第18-19页
        2.3.2 非线性流形学习方法第19-21页
    2.4 本章小结第21-23页
第三章 基于双几何邻域嵌入的图像超分辨率重建第23-43页
    3.1 基于像素重心偏离与拉普拉斯梯度的特征第23-24页
    3.2 稀疏张量的背景介绍第24-25页
    3.3 基于稀疏张量的双几何邻域嵌入第25-27页
    3.4 基于双几何邻域嵌入的图像超分辨率重建第27-28页
    3.5 实验结果与分析第28-40页
        3.5.1 实验条件与数据说明第28-30页
        3.5.2 多视特征的影响第30-32页
        3.5.3 参数的影响第32-33页
        3.5.4 自然图像结果对比第33-36页
        3.5.5 SAR 图像结果对比第36-37页
        3.5.6 遥感图像结果对比第37-39页
        3.5.7 医学图像结果对比第39-40页
    3.6 本章小结第40-43页
第四章 基于近邻约束和非局部、局部约束的图像超分辨率重建第43-61页
    4.1 现有“流形假设”的不足第43-45页
    4.2 高分辨率近邻的 MAP 分析及其先验约束第45-47页
        4.2.1 高分辨率近邻的 MAP 分析第45-46页
        4.2.2 高分辨率近邻的先验约束第46-47页
    4.3 图像的非局部和局部先验约束第47-49页
        4.3.1 图像的非局部先验约束第47-48页
        4.3.2 图像的局部先验约束第48-49页
    4.4 基于近邻约束和非局部、局部约束的图像超分辨率重建第49-50页
        4.4.1 优化求解的过程第49-50页
        4.4.2 方法具体步骤第50页
    4.5 实验结果与分析第50-60页
        4.5.1 GMM 的影响第51-52页
        4.5.2 候选近邻数大小的影响第52-53页
        4.5.3 图像先验正则对重建质量的影响第53-54页
        4.5.4 自然图像结果对比第54-55页
        4.5.5 SAR 图像结果对比第55-57页
        4.5.6 遥感图像结果对比第57-59页
        4.5.7 医学图像结果对比第59-60页
    4.6 本章小结第60-61页
第五章 基于稀疏流形段嵌入的图像超分辨率重建第61-77页
    5.1 稀疏流形嵌入第61-64页
        5.1.1 流形假设第61-62页
        5.1.2 稀疏流形嵌入的优化算法第62-64页
    5.2 基于稀疏流形段嵌入的图像超分辨率重建第64-66页
        5.2.1 基于流形段的假设第64-65页
        5.2.2 本章方法的具体步骤第65-66页
    5.3 实验结果与分析第66-76页
        5.3.1 参数的影响第66-68页
        5.3.2 特征的影响第68-69页
        5.3.3 自然图像结果对比第69-71页
        5.3.4 SAR 图像结果对比第71-73页
        5.3.5 遥感图像结果对比第73-74页
        5.3.6 医学图像结果对比第74-76页
    5.4 本章小结第76-77页
第六章 总结与展望第77-79页
    6.1 总结第77-78页
    6.2 展望第78-79页
致谢第79-81页
参考文献第81-87页
硕士期间成果第87-88页

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