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利用非局部相似性的图像超分辨率重建研究

摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-9页
第一章 绪论第9-16页
   ·研究背景和意义第9-12页
     ·图像超分辨率重建第9-11页
     ·本课题研究意义第11-12页
   ·超分辨率重建的研究现状第12-14页
   ·本文贡献和论文安排第14-16页
第二章 超分辨率重建技术第16-26页
   ·引言第16页
   ·图像降质模型第16-19页
   ·典型SR算法第19-25页
     ·基于插值的方法第19-21页
     ·基于重建的方法第21-23页
     ·基于学习的方法第23-25页
   ·本章小结第25-26页
第三章 利用非局部相似性的图像超分辨率重建第26-46页
   ·迭代反向投影算法(IBP)的不足第26-28页
     ·边缘重建不理想第26-27页
     ·迭代结果和初始值有关第27-28页
   ·利用非局部相似性改进IBP图像质量第28-38页
     ·基于非局部相似性的处理框架第28-29页
     ·双边滤波预处理算法第29-33页
     ·非局部均值(Non-local means)后处理算法第33-35页
     ·非局部相似性的超分辨率重建算法第35-37页
     ·纹理补偿后处理第37-38页
   ·实验结果及分析第38-45页
     ·实验环境第38页
     ·实验参数的选择第38-40页
     ·实验结果的比较和分析第40-45页
   ·本章小结第45-46页
第四章 利用非局部相似性的超分辨率快速算法第46-64页
   ·像素分类处理第46-47页
   ·边缘检测处理第47-53页
     ·边缘检测中阈值的选择第49-53页
   ·PCA降维处理第53-56页
     ·PCA介绍第53-55页
     ·PCA数据降维第55-56页
   ·OpenMP 多核加速处理第56-57页
   ·实验结果及分析第57-62页
     ·实验环境第57页
     ·实验结果分析第57-62页
   ·本章小结第62-64页
第五章 总结与展望第64-66页
   ·总结第64页
   ·进一步的研究工作第64-66页
参考文献第66-69页
致谢第69-70页
发表论文及参与科研项目情况第70页

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