| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 图像超分辨率复原技术的研究现状与应用 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 超分辨率复原技术的应用 | 第13-14页 |
| 1.3 课题的来源及研究内容 | 第14-16页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第14页 |
| 1.3.2 课题的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 稀疏表示理论 | 第16-22页 |
| 2.1 稀疏表示介绍 | 第16页 |
| 2.2 稀疏表示的数学模型 | 第16-17页 |
| 2.3 系数求解算法 | 第17-19页 |
| 2.3.1 OMP算法 | 第17-18页 |
| 2.3.2 ROMP算法 | 第18页 |
| 2.3.3 符号搜索法 | 第18-19页 |
| 2.4 图像质量的评价方法 | 第19-21页 |
| 2.4.1 主观评价方法 | 第20页 |
| 2.4.2 客观评价方法 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于双重冗余全局字典的超分辨率图像复原 | 第22-35页 |
| 3.1 冗余全局字典学习 | 第22-25页 |
| 3.1.1 MOD字典学习 | 第23页 |
| 3.1.2 K-SVD全局字典学习 | 第23-24页 |
| 3.1.3 参数训练法 | 第24页 |
| 3.1.4 在线字典学习 | 第24-25页 |
| 3.2 第一重全局字典学习 | 第25-26页 |
| 3.3 第一次图像复原 | 第26页 |
| 3.4 第二重全局字典学习 | 第26-28页 |
| 3.5 第二次图像复原 | 第28-29页 |
| 3.6 复原过程图 | 第29-30页 |
| 3.7 仿真实验 | 第30-34页 |
| 3.8 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于PCA_KLLD冗余局部字典的超分辨率图像复原 | 第35-46页 |
| 4.1 冗余局部多字典学习 | 第35-37页 |
| 4.1.1 DUAL_KLLD局部多字典学习 | 第35-36页 |
| 4.1.2 PCA_KLLD局部多字典学习 | 第36-37页 |
| 4.2 冗余局部多字典选择 | 第37页 |
| 4.3 复原过程 | 第37-40页 |
| 4.3.1 K-Medoids图像分类 | 第37-38页 |
| 4.3.2 PCA_KLLD局部字典训练 | 第38-39页 |
| 4.3.3 复原 | 第39-40页 |
| 4.4 仿真实验 | 第40-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 结论 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |