| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 研究内容和创新 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的主要工作及章节安排 | 第13-15页 |
| 第2章 传统的图像高分辨率重建算法 | 第15-25页 |
| 2.1 近邻嵌入高分辨率重建算法 | 第15-17页 |
| 2.2 稀疏编码高分辨率重建算法 | 第17-20页 |
| 2.3 基于非局部自回归的稀疏表示算法 | 第20-22页 |
| 2.4 图像质量的评价指标 | 第22-23页 |
| 2.4.1 主观质量评价 | 第22页 |
| 2.4.2 客观质量评价 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 流形正则化稀疏编码的医学图像高分辨率重建算法 | 第25-42页 |
| 3.1 图像的非局部相似性 | 第25-27页 |
| 3.2 流形正则化高分辨率重建算法 | 第27-34页 |
| 3.2.1 算法原理 | 第28-31页 |
| 3.2.2 算法步骤 | 第31-32页 |
| 3.2.3 算法分析 | 第32-34页 |
| 3.3 医学图像上的实验效果及分析 | 第34-41页 |
| 3.3.1 实验环境和参数设置 | 第34-35页 |
| 3.3.2 实验结果 | 第35-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于宽度学习的集成高分辨率重建算法 | 第42-54页 |
| 4.1 集成高分辨率重建算法 | 第42-48页 |
| 4.1.1 训练阶段 | 第43-46页 |
| 4.1.2 工作阶段 | 第46-47页 |
| 4.1.3 算法步骤 | 第47-48页 |
| 4.2 医学图像上的实验结果及分析 | 第48-53页 |
| 4.2.1 单幅图像实验结果 | 第49-52页 |
| 4.2.2 多幅图像实验结果 | 第52-53页 |
| 4.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 医学图像高分辨率重建算法原型系统 | 第54-63页 |
| 5.1 重建系统的分析与设计 | 第54-56页 |
| 5.2 重建系统的功能模块 | 第56-62页 |
| 5.2.1 重建系统的实现 | 第56-57页 |
| 5.2.2 重建系统的功能测试 | 第57-62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 总结和未来的展望 | 第63-65页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第63-64页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第71页 |