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跨尺度空间运动图像增强和重建研究

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

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