摘要 | 第4-8页 |
ABSTRACT | 第8-13页 |
插图索引 | 第16-19页 |
表格索引 | 第19-20页 |
第一章 绪论 | 第20-34页 |
1.1 课题来源 | 第20页 |
1.2 论文研究背景与意义 | 第20-21页 |
1.3 国内外研究现状 | 第21-29页 |
1.3.1 运动图像增强研究现状 | 第21-25页 |
1.3.2 运动图像超分辨率重建研究现状 | 第25-29页 |
1.4 主要研究成果与创新点 | 第29-31页 |
1.5 论文组织结构 | 第31-34页 |
第二章 跨尺度自适应空间运动图像增强研究 | 第34-78页 |
2.1 引言 | 第34-35页 |
2.2 基于尺度相关SURE-LET的跨尺度自适应去噪算法(NCTSD)的提出 | 第35-56页 |
2.2.1 NCTSD算法研究动机 | 第35-36页 |
2.2.2 含噪空间图像成像模型 | 第36页 |
2.2.3 无偏风险估计(SURE) | 第36-37页 |
2.2.4 NCTSD算法描述 | 第37-45页 |
2.2.5 NCTSD算法实验结果及分析 | 第45-56页 |
2.3 基于时空显著性的跨尺度自适应增强算法(ST-CAE)的提出 | 第56-75页 |
2.3.1 ST-CAE算法研究动机 | 第56-57页 |
2.3.2 ST-CAE算法描述 | 第57-67页 |
2.3.3 ST-CAE算法实验结果及分析 | 第67-75页 |
2.4 本章小结 | 第75-78页 |
第三章 基于Zernike矩和非局部相似性的跨尺度超分辨率重建研究 | 第78-104页 |
3.1 引言 | 第78-79页 |
3.2 基于非局部相似性的超分辨率重建(NL-SR) | 第79-81页 |
3.3 基于Zemike矩和非局部相似性的跨尺度超分辨率重建算法(ST-ASR)的提出 | 第81-102页 |
3.3.1 ST-ASR算法研究动机 | 第81页 |
3.3.2 ST-ASR算法描述 | 第81-91页 |
3.3.3 ST-ASR算法实验结果及分析 | 第91-102页 |
3.4 本章小结 | 第102-104页 |
第四章 基于光流估计和模糊配准机制的时空超分辨率重建研究 | 第104-126页 |
4.1 引言 | 第104-105页 |
4.2 基于光流估计和模糊配准机制的时空超分辨率重建算法(STSR)的提出 | 第105-114页 |
4.2.1 STSR算法研究动机 | 第105-106页 |
4.2.2 STSR算法描述 | 第106-114页 |
4.3 STSR算法实验结果及分析 | 第114-125页 |
4.3.1 实验数据集和客观评价指标 | 第114-115页 |
4.3.2 STSR算法实验结果及分析 | 第115-125页 |
4.4 本章小结 | 第125-126页 |
第五章 基于多源双向相似性的多曝光运动图像跨尺度超分辨率重建 | 第126-150页 |
5.1 引言 | 第126-127页 |
5.2 基于多源双向相似性的多曝光运动图像跨尺度超分辨率重建算法(ME-ASR)的提出 | 第127-138页 |
5.2.1 ME-ASR算法研究动机 | 第127页 |
5.2.2 ME-ASR算法描述 | 第127-138页 |
5.3 ME-ASR算法实验结果及分析 | 第138-147页 |
5.3.1 实验数据集和客观评价指标 | 第138-139页 |
5.3.2 ME-ASR算法实验结果及分析 | 第139-147页 |
5.4 本章小结 | 第147-150页 |
第六章 跨尺度空间运动图像增强和超分辨率重建系统实现 | 第150-158页 |
6.1 引言 | 第150页 |
6.2 DIERS系统总体架构 | 第150-151页 |
6.3 主要功能模块设计与实现 | 第151-156页 |
6.3.1 去噪模块 | 第151-152页 |
6.3.2 细节增强模块 | 第152-153页 |
6.3.3 亮度补偿模块 | 第153-154页 |
6.3.4 超分辨率重建模块 | 第154-156页 |
6.4 本章小结 | 第156-158页 |
第七章 总结与展望 | 第158-162页 |
7.1 论文总结 | 第158-160页 |
7.2 工作展望 | 第160-162页 |
参考文献 | 第162-178页 |
致谢 | 第178-180页 |
攻读博士学位期间的科研成果 | 第180-183页 |