| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-13页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第9-12页 |
| 1.1.2 研究的目的和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 基于多图像融合的技术 | 第13页 |
| 1.2.2 基于彩色图像指导的技术 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第17-26页 |
| 2.1 深度图像退化数学模型 | 第17-18页 |
| 2.2 流形的定义与应用 | 第18-20页 |
| 2.2.1 流形的概念与性质 | 第18-19页 |
| 2.2.2 基于块的流形 | 第19-20页 |
| 2.2.3 基于图的流形学习 | 第20页 |
| 2.3 相关技术和动机 | 第20-25页 |
| 2.3.1 基于彩色图引导的加权方法 | 第21-23页 |
| 2.3.2 考虑彩色图与深度图结构不一致的方法 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于彩色引导的联合内部和外部正则化的深度图像超分辨率 | 第26-39页 |
| 3.1 相关理论 | 第26-28页 |
| 3.1.1 图像观测模型 | 第26-27页 |
| 3.1.2 图信号模型 | 第27-28页 |
| 3.2 联合内部和外部正则化 | 第28-31页 |
| 3.2.1 内部图信号平滑先验 | 第28-29页 |
| 3.2.2 外部梯度一致性约束 | 第29-31页 |
| 3.3 最优化 | 第31-32页 |
| 3.4 实验结果 | 第32-38页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第33页 |
| 3.4.2 客观性能比较 | 第33页 |
| 3.4.3 主观性能比较 | 第33-35页 |
| 3.4.4 单独内部先验,外部先验,及联合方法的性能比较 | 第35-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于联合自适应流形正则化和阈值化的统一深度图像修复框架 | 第39-54页 |
| 4.1 问题描述和流形模型 | 第39-41页 |
| 4.1.1 图像退化模型 | 第39-40页 |
| 4.1.2 局部和非局部流形模型 | 第40-41页 |
| 4.2 流形上的正则化和阈值化 | 第41-44页 |
| 4.2.1 流形正则化 | 第41-42页 |
| 4.2.2 3D流形阈值化 | 第42-43页 |
| 4.2.3 互补性分析 | 第43-44页 |
| 4.3 基于流形的联合自适应正则化和阈值化 | 第44-45页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第45-53页 |
| 4.4.1 在合成退化数据集上的结果 | 第45-51页 |
| 4.4.2 在实际数据集上的结果 | 第51-53页 |
| 4.4.3 参数设置 | 第53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
