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

超分辨率重建中若干问题的研究

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 引言第10-16页
   ·什么是超分辨率图像重建第10页
   ·超分辨率图像重建的研究意义第10-11页
   ·超分辨率图像重建的研究分类第11-12页
   ·超分辨率图像重建的研究内容第12页
   ·论文主要内容第12-13页
   ·论文安排第13-16页
第二章 超分辨率图像重建综述第16-41页
   ·超分辨图像重建的数学描述第16-19页
     ·低分辨率图像物理观察模型第16-18页
     ·低分辨率图像观察模型数学表示第18页
     ·超分辨图像重建的环节第18-19页
   ·超分辨图像重建算法综述第19-36页
     ·非均匀内插法第19-21页
     ·频域法第21-22页
     ·迭代反投影法(IBP)第22-23页
     ·投影凸集方法(POCS)第23-27页
     ·概率重建法第27-32页
     ·混合重建技术第32-33页
     ·Tikhonov规准化法第33-34页
     ·滤波器法第34-36页
   ·超分辨率重建图像质量评价第36-41页
第三章 基于插值和FFT技术的像素内配准技术第41-53页
   ·像素内配准第41页
   ·现有的像素内配准技术第41-43页
     ·泰勒级数法第41-42页
     ·分级块匹配法第42-43页
     ·两者的特点分析第43页
   ·基于内插和FFT技术的像素内配准技术第43-48页
     ·配准原理第44-45页
     ·寻优方法第45-48页
     ·算法总结第48页
   ·实验仿真第48-51页
   ·实验结果分析第51页
   ·本章小结第51-53页
第四章 规整化超分辨率图像重建第53-73页
   ·规整化超分辨率图像重建第54-56页
     ·超分辨率重建的病态性第54-55页
     ·病态问题的Tikhonov规整化第55-56页
   ·Tikhonov规整化重建计算方法第56-66页
     ·已知规整化参数下的重建计算方法第57-61页
     ·GCV法估计规整化参数第61-66页
   ·实验仿真及讨论第66-71页
     ·实验仿真第66-70页
     ·实验结果分析第70-71页
   ·本章小结第71-73页
第五章 降晰函数参数估计第73-83页
   ·图像盲复原第73-74页
     ·参数化降晰函数第73-74页
     ·参数盲辨识第74页
   ·超分辨率参数降晰函数估计第74-79页
     ·GCV法盲辨识第76-77页
     ·边界处理第77-78页
     ·GCV函数计算第78-79页
     ·参数搜索第79页
   ·实验仿真第79-81页
   ·本章小结第81-83页
第六章 超分辨率视频重建第83-103页
   ·超分辨率视频重建模型第83-89页
     ·重建物理模型第83-84页
     ·重建数学模型第84-86页
     ·运动估计第86-89页
   ·概率法视频超分辨率重建第89-96页
     ·MAP超分辨率图像估计第89-91页
     ·分级贝叶斯法参数估计第91-93页
     ·重建过程中的数学计算第93-96页
   ·实验仿真第96-101页
   ·本章小结第101-103页
第七章 总结和展望第103-107页
   ·论文的主要工作第103-104页
   ·进一步的研究内容第104-107页
作者在攻读博士学位期间录用的论文第107-108页
致谢第108页

论文共108页,点击 下载论文
上一篇:支持最终用户编程的服务虚拟化方法研究
下一篇:气候数值模式的并行计算与非线性动力系统的多精度计算