首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于回归的图像超分辨率重建技术研究

摘要第1-5页
Abstract第5-6页
目录第6-8页
第一章绪论第8-12页
   ·研究背景和意义第8-9页
   ·国内外研究现状第9-10页
   ·研究内容和章节安排第10-12页
第二章图像超分辨率重建技术第12-21页
   ·超分辨率重建理论第12-16页
     ·图像观测模型第12-14页
     ·超分辨率重建方法第14-16页
   ·图像重建质量评价第16-17页
   ·回归理论第17-20页
     ·参数回归第18-19页
     ·非参数回归第19-20页
   ·本章小结第20-21页
第三章一种改进型自回归图像插值算法第21-35页
   ·经典线性插值算法第21-24页
     ·最近邻插值第21页
     ·双线性插值第21-22页
     ·双立方卷积插值第22-24页
   ·二维自回归插值算法第24-28页
   ·基于非局部空间约束的改进型SAI算法第28-31页
     ·非局部相似性第28-29页
     ·改进型SAI算法第29-31页
   ·实验结果与分析第31-34页
     ·实验环境第31-32页
     ·插值结果与分析第32-34页
   ·本章小结第34-35页
第四章基于回归的IBP超分辨率重建第35-58页
   ·迭代反向投影超分辨率重建第35-38页
     ·IBP概述第35-36页
     ·IBP迭代步长的确定第36-38页
     ·IBP的不足之处第38页
   ·采用自回归边界修正的IBP重建算法第38-42页
     ·边缘处理的目的第38-39页
     ·算法内容第39-42页
   ·采用双边滤波边界修正的IBP重建算法第42-48页
     ·双边滤波原理第42-44页
     ·算法内容第44-45页
     ·自适应EIBP重建算法第45-48页
   ·实验结果与分析第48-57页
     ·重建质量比较第48-54页
     ·运算时间比较第54-57页
   ·本章小结第57-58页
第五章总结和展望第58-60页
   ·总结第58页
   ·不足及展望第58-60页
参考文献第60-63页
致谢第63-64页
发表论文及参与科研项目情况第64页

论文共64页,点击 下载论文
上一篇:脑部CT图像的压缩应用
下一篇:利用非局部相似性的图像超分辨率重建研究